np.sum([[0,1,2],[2,1,3]],axis=1) 结果:array([3,6]) a = np.array([[0,2,1]])printa.sum()printa.sum(axis=0)printa.sum(axis=1) 结果:3, [0, 2, 1], [3] b = np.array([0,2,1])printb.sum()printb.sum(axis=0)printb.sum(axis=1) 结果:3, 3, 第三个报错,因...
python--sum函数--sum(axis=1) 平时用的sum应该是默认的axis=0 就是普通的相加,当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加。 例如: 1>>>importnumpy as np3>>>np.sum([[0,1,2],[2,1,3],axis=1)5array([3,6]) 1c = np.array([[0, 2, 1], [3, 5, 6], [0, 1, 1]])2...
sum(a,axis=0)或者是.sum(axis=1) 就有点不解了 在我实验以后发现 我们平时用的sum应该是默认的axis=0 就是普通的相加 而当加入ax... axis=0, 表示列。 axis=1, 表示行。 python中的sum函数.sum(axis=1) 看起来挺简单的样子,但是在给sum函数中加入参数。sum(a,axis=0)或者是.sum(axis=1) 就有...
sum_axis(data=None, axis=_Null, keepdims=_Null, exclude=_Null, out=None, name=None, **kwargs) 参数: data:(NDArray) - 输入 axis:(Shape or None, optional, default=None) -沿其执行缩减的一个或多个轴。 The default, axis=(), will compute over all elements into a scalar array with ...
python中的sum函数.sum（axis=1）看起来挺简单的样⼦，但是在给sum函数中加⼊参数。sum（a，axis=0）或者是.sum(axis=1) 就有点不解了 在我实验以后发现我们平时⽤的sum应该是默认的axis=0 就是普通的相加 ⽽当加⼊axis=1以后就是将⼀个矩阵的每⼀⾏向量相加 例如：import numpy as np np....
python代码: import numpy as np data=np.array([[[0,1,2,3],[4,5,6,7]],[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]]) sum=data.sum() sum0=data.sum(axis=0) sum1=data.sum(axis=1) sum2=data.sum(axis=2) print "sum: ",sum print "axis=0: ",sum0 ...
python代码: import numpy as np data=np.array([[[0,1,2,3],[4,5,6,7]],[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]]) sum=data.sum() sum0=data.sum(axis=0) sum1=data.sum(axis=1) sum2=data.sum(axis=2)print"sum: ",sumprint"axis=0: ",sum0print"axis=1: ",sum1print"axis=2: ",sum...
axis:指定沿哪个轴向进行求和操作。默认为None,表示对整个数组进行求和。如果指定了axis参数,则表示沿该轴向对数组进行求和操作。例如,如果axis=0表示按行求和,axis=1表示按列求和。 out:指定一个输出数组,用于存储求和结果。如果指定了out参数,则求和结果将存储在该数组中。 initial:指定一个初始值,用于在求和操作之...
Numpy是最常见的多维向量处理的工具库,求和则是多维向量的常见操作,然而sum求和方法的axis参数的理解对于多数人而言,特别容易混淆和出错,尤其对于初学者更是困难重重。 关于axis参数的理解,互联网上已经有大量相关介绍其用法的文章,然而这些文章多数描述较为混乱,或是简单的复制官方文档的定义,或是肤浅的理解,对于读者而...
b = a.sum(axis=1) c = a.sum(axis=0) print(b) print(c) 输出结果为:[[ 4 8 12] [ 35 70 105]] [[ 6 12 18] [11 22 33] [22 44 66]] 认真观察我们会发现,输出结果b中第一行 4=1+1+2,即a中第一个矩阵第一列相加;