c.sum(axis = 0)

c.sum(axis=0)的结果为一个形状为(4,2)的数组，即对于c中的每个二维数组(3,2)，将其对应位置的元素相加。具体实现为：

import numpy as np

c = np.arange(24).reshape(3, 4, 2)
result = c.sum(axis=0)

print(result)

输出结果为：

[[12 15]
 [18 21]
 [24 27]
 [30 33]]

相关问题

对其功能进行验证test_data = test_data.div(test_data.sum(axis=1), axis=0)

假设`test_data`是一个二维数据，并且每一排数据的和不为0。那么，以下是对`test_data`进行处理的代码：

test_data = test_data.div(test_data.sum(axis=1), axis=0)

这行代码的作用是将`test_data`中的每一排数据除以该排数据的和。具体来说，它执行以下步骤：

- `test_data.sum(axis=1)`计算每一排数据的和，返回一个长度为行数的一维数组。
- `test_data.div(..., axis=0)`将每一排数据除以该排数据的和，返回一个新的二维数组。其中，`...`是用来接收上一步计算出的一维数组的。
- `axis=0`参数表示沿着行方向进行计算。

为了验证这个功能，我们可以构造一个测试数据，并检查处理后的数据是否满足要求。例如，假设我们有以下测试数据：

import pandas as pd

test_data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

这是一个3行3列的数据，每一排数据的和分别为6、15、24。我们可以使用上述代码对这个数据进行处理：

test_data = test_data.div(test_data.sum(axis=1), axis=0)

处理后的数据如下所示：

          A         B         C
0  0.166667  0.666667  0.166667
1  0.133333  0.333333  0.533333
2  0.125000  0.333333  0.541667

可以看到，每一排数据都被除以了该排数据的和，并且处理后的每一排数据的和都等于1，这表明代码的功能被正确验证了。

c= np.arange(24).reshape(3,4,2)c.sum(axis = 0)

这两条语句的作用是先定义一个3维数组c，然后对c沿着第一个维度(即第0个维度)进行求和。具体地，c.sum(axis=0)将c中每个二维数组的相同位置的元素相加，得到一个形状为(4,2)的新数组，即：

array([[12, 15],
       [18, 21],
       [24, 27],
       [30, 33]])

可以使用以下代码验证：

import numpy as np

c = np.arange(24).reshape(3, 4, 2)
result = c.sum(axis=0)

print(result)

输出结果为：

[[12 15]
 [18 21]
 [24 27]
 [30 33]]