已知数组b,对b求和,并找出在axis=0轴上的最大值;b=np.arange(16).reshape([4,4])
时间: 2024-05-10 08:20:19 浏览: 19
代码如下:
```python
import numpy as np
b = np.arange(16).reshape([4,4])
# 对b求和
b_sum = np.sum(b)
# 找出在axis=0轴上的最大值
b_max = np.max(b, axis=0)
print("b的和为:", b_sum)
print("b在axis=0轴上的最大值为:", b_max)
```
输出结果为:
```
b的和为: 120
b在axis=0轴上的最大值为: [12 13 14 15]
```
相关问题
利用python已知数组b,对b求和,并找出在axis=0轴上的最大值; b=np.arange(16).reshape([4,4])写出代码
以下是代码实现:
```
import numpy as np
# 定义数组b
b = np.arange(16).reshape([4,4])
# 求和
b_sum = np.sum(b, axis=0)
# 找出最大值
max_value = np.max(b_sum)
print("数组b:\n", b)
print("在axis=0轴上的求和结果:\n", b_sum)
print("在axis=0轴上的最大值:", max_value)
```
输出结果为:
```
数组b:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]
在axis=0轴上的求和结果:
[24 28 32 36]
在axis=0轴上的最大值: 36
```
b = np.linalg.norm(a,axis=0)
这行代码使用了NumPy中的`np.linalg.norm()`函数来计算`a`数组在轴0上的范数。`np.linalg.norm()`函数用于计算向量或矩阵的范数。
在这里,`a`是一个NumPy数组,`axis=0`参数表示计算轴0方向上的范数。范数是一个衡量向量或矩阵大小的指标。在这种情况下,`b`将包含`a`数组在轴0上的范数值。
请注意,通过指定`axis=0`,函数将沿着每列(沿着行的方向)计算范数。如果您希望沿着每行(沿着列的方向)计算范数,可以将`axis=1`作为参数传递给`np.linalg.norm()`函数。
希望这能回答您的问题。如果您还有其他疑问,请随时提问。