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]]

相关问题

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

`c.sum(axis=0)` 是对三维数组 `c` 沿着第一维（即三维数组中的“层数”）进行求和，返回一个大小为 $4\times 2$ 的二维数组。具体来说，它将每个 $4\times 2$ 的矩阵中的对应元素相加，返回一个新的 $4\times 2$ 的矩阵。代码如下：

import numpy as np

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

# Output:
# [[24 27]
#  [30 33]
#  [36 39]
#  [42 45]]

可以看到，`c_sum` 是一个 $4\times 2$ 的二维数组，它的每行代表 `c` 中对应列的元素相加的结果。例如，第一行的元素是 `0+8+16=24` 和 `1+9+17=27` 相加得到的。

已知c=np.arrange(24).reshape(3,4,2),那么c.sum(axis=0)的结果是()

对于数组 `c`，`c.sum(axis=0)` 表示沿着第0维（第一个维度）进行求和，即将第1维和第2维的元素相加。因为 `c` 的形状为 `(3,4,2)`，所以 `c.sum(axis=0)` 的形状为 `(4,2)`，其中第一维有4个元素，第二维有2个元素。

具体计算过程如下：

import numpy as np

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

输出结果为：

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

其中第一个元素 `(12, 15)` 是由 `c` 中第一个维度上相同位置的元素相加得到，即 `(0,0,0)+(1,0,0)+(2,0,0)=3, (0,0,1)+(1,0,1)+(2,0,1)=6`，以此类推。