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...
import numpy as np np.sum([[0,1,2],[2,3,4]], axis=1) a=np.array([[0,1,2],[2,3,4]]) a.sum(axis=1) 对于一维数组而言,只有axis=0可以使用(没必要使用) 对于二位数组而言,有axis=0或axis=1
In [24]: b.sum(axis=1) Out[24]: array([ 6, 15])
如果我们要将这个a数组中的第一个元素1定位出来,则我们会输入a[0][0][0]。好,这个axis的取值就是这个精确定位某个元素需要经过多少数组的长度,在这里是3,,所以axis的取值有0,1,2。如果一个数组精确到某个元素需要a[n0][n1][n2][...][n],则axis的取值就是n。定位 到这里,axis的参数的取值就解释完成...
sum(a, axis=1)) 输出: array([[3], [7]]) array([3, 7]) htl666 htl666 190***2891@qq.com6年前 (2019-08-28) prometheus zjg***@163.com 152 sum() 也可以用于列表的展开,效果相当于各子列表相加 lst = [[1, 2], [3, 4]] print(sum(lst, [])) #[1, 2, 3, 4] 注意此处...
DataFrame.sum(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, min_count=0, **kwargs)。 该函数可以根据轴(axis)返回一个DataFrame,数据聚合为每列或每行取其累计和。 参数解释: axis:按照行还是列的方式计算,0为按列,1为按行。默认为0。 skipna:是否跳过缺失值(na),默认为True。 level:如...
sum([1,2,3]) sum(range(1,11)) 还有一个比较有意思的用法 1 2 3 4 a = range(1,11) b = range(1,10) c = sum([item for item in a if item in b]) print c 输出: 1 现在对于数据的处理更多的还是numpy。没有axis参数表示全部相加,axis=0表示按列相加,axis=1表示按照行的方向相加 ...
3.进行求和并赋值操作,df.sum()函数表示对表进行求和,如果参数axis = 0,表示按列求和,求和的结果是把各科成绩向下相加,如下: 所以我们这里要按行进行横向求和,所以参数axis =1 (axis英文是坐标轴的意思) 参数numeric_only = True表示只对行里面的数值格式进行求和,而不对其他类型进行求和 4.这行代码实现的是...
sum函数是pandas库中DataFrame对象的一个方法,用于对列进行求和操作。sum函数的常用参数包括axis和skipna。 axis:指定对哪个轴进行求和操作。默认值为0,表示对列进行求和。如果axis=1,则表示对行进行求和。 skipna:指定是否跳过NaN值。默认为True,表示跳过NaN值;设置为False表示不跳过NaN值。
总结起来,Python中sum函数的作用就是计算传入可迭代参数之和,并且可以接收可选参数start,用于指定迭代参数中第一个之前的初始值;也可以接收可选参数axis,用于指定求和的维度。sum函数的优点是低耦合,高可移植性,对大量数据求和效率极高,是大数据处理中的重要工具。©...