python计算二维np.array某一列的和

要计算二维 NumPy 数组中某一列的和，你可以使用 `numpy.sum()` 函数，并指定 `axis` 参数为 0。这样可以按列进行求和。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建示例二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

# 计算第一列的和
column_sum = np.sum(arr[:, 0])

print(column_sum)  # 输出: 12

在上述代码中，我们创建了一个示例的二维数组 `arr`。然后，使用 `np.sum()` 函数计算了第一列的和，通过切片 `arr[:, 0]` 来选择第一列。最后，将结果赋值给变量 `column_sum` 并打印出来。

如果你想计算所有列的和，可以省略切片中的索引，直接使用 `np.sum(arr, axis=0)`。

希望这个示例能够帮助你计算二维 NumPy 数组中某一列的和！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

python二维数组np.array

Python中的二维数组可以使用NumPy库中的`np.array`来创建。`np.array`是NumPy中最重要的数据结构之一，它可以表示多维数组。

要创建一个二维数组，可以将一个嵌套的列表传递给`np.array`函数。每个内部列表表示二维数组的一行。以下是一个创建二维数组的示例：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

print(arr)

输出结果为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

在这个例子中，我们创建了一个3x3的二维数组。每个内部列表表示二维数组的一行。

你还可以使用NumPy提供的各种函数和方法来操作和处理二维数组。例如，你可以使用`shape`属性获取数组的形状，使用索引访问特定元素，使用切片操作获取子数组等等。

希望这个简单的介绍对你有帮助！

给一个二维np.array条件一列代表行的序号

可以使用numpy的concatenate函数来实现。假设原始的二维np.array为`arr`，行的序号为`row_indices`，则可以按照行的序号顺序将`row_indices`和`arr`拼接起来，具体代码如下：

import numpy as np

# 原始的二维np.array
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 行的序号
row_indices = np.array([2, 0, 1])

# 将行的序号转换为列向量
row_indices = np.reshape(row_indices, (-1, 1))

# 按照行的序号顺序将row_indices和arr拼接起来
result = np.concatenate((row_indices, arr), axis=1)

print(result)

输出结果为：

[[2 7 8 9]
 [0 1 2 3]
 [1 4 5 6]]

其中，每一行的第一个元素为行的序号，后面三个元素为原始的二维np.array中对应行的数据。