arr=np.array([[[1],[2]],[[3],[4]],[[5],[6]]])那么arr.sum(axis=1)的结果为
时间: 2023-11-30 16:39:56 浏览: 51
arr.sum(axis=1)的结果为[[ 3],[ 7],[11]]。
解释:arr是一个三维数组,其中有三个二维数组,每个二维数组中有两个一维数组,每个一维数组中有一个元素。axis=1表示对第二维进行求和,即对每个二维数组中的一维数组进行求和。所以结果为[[1+2],[3+4],[5+6]],即[,,[11]]。
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arr = np.array
arr = np.array是一个常见的Python代码,它使用了NumPy库中的array函数来创建一个多维数组。NumPy是一个用于科学计算的强大库,它提供了高性能的数值计算工具和数据结构。
通过np.array函数,我们可以将Python中的列表、元组或其他可迭代对象转换为NumPy数组。这样的数组可以是一维的,也可以是多维的。NumPy数组具有以下特点:
1. 具有相同数据类型的元素:NumPy数组中的所有元素必须具有相同的数据类型,这有助于提高计算效率。
2. 快速且节省内存:NumPy数组在内存中是连续存储的,因此可以快速访问和操作数组中的元素。
3. 提供了丰富的数学函数和操作:NumPy提供了许多用于数学计算和数组操作的函数,如求和、平均值、最大值、最小值等。
下面是一个示例代码,展示了如何使用np.array创建一个简单的一维数组:
```
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
```
输出结果为:
```
[1 2 3 4 5]
```
arr = np.array(lst)
是的,您可以使用这个代码将列表转换为Numpy数组。请注意,如果您的列表中有嵌套的列表,则需要使用多维数组来表示它们。例如,如果您的列表如下所示:
```python
lst = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
```
则可以使用以下代码将其转换为Numpy数组:
```python
import numpy as np
arr = np.array(lst)
```
这将创建一个3x3的Numpy数组,并将其存储在变量“arr”中。您可以使用arr.shape查看它的形状。