python矩阵按列求和

你可以使用numpy库来进行矩阵按列求和的操作。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个示例矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# 按列求和
column_sum = np.sum(matrix, axis=0)

print(column_sum)

这段代码中，我们使用`np.sum()`函数来计算矩阵按列求和。`axis=0`参数表示按列求和，`axis=1`则表示按行求和。结果会返回一个包含每列求和结果的一维数组。以上示例代码的输出结果为`[12 15 18]`，即第一列的和为12，第二列的和为15，第三列的和为18。

相关问题

Python矩阵第三列求和

在Python中，你可以使用NumPy库来方便地处理矩阵（数组）操作。如果你有一个二维数组（矩阵），想要计算第三列的和，可以按照以下步骤操作：

import numpy as np

# 假设你有一个二维数组（矩阵）matrix
matrix = np.array([[a1, b1, c1], [a2, b2, c2], ...])  # 用实际的数字替换a、b、c

# 使用numpy的sum方法，axis=1表示按行求和，然后指定第三个元素的索引，即2（因为索引是从0开始的）
sum_of_third_column = matrix[:, 2].sum()

print("第三列的和为:", sum_of_third_column)

python矩阵全部元素求和

可以使用numpy库中的sum函数来求解：

import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
total_sum = np.sum(matrix)
print(total_sum)  # 输出45

或者直接使用python内置的sum函数来求解：

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
total_sum = sum(sum(matrix, []))
print(total_sum)  # 输出45