怎么在python计算二维数组每一列的和

你可以使用一个双重循环，首先遍历每列，然后在每列中遍历每行，将该列中的所有元素相加。以下是一个计算二维数组每一列和的示例代码：

m = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
col_sum = [0 for i in range(len(m[0]))]
for i in range(len(m)):
    for j in range(len(m[0])):
        col_sum[j] += m[i][j]
print(col_sum)

这将输出每列的和：

[12, 15, 18]

在这个示例中，我们首先定义一个长度等于列数的空列表 `col_sum`，然后使用双重循环遍历二维数组。在循环中，我们将每个元素添加到其所在列的总和中。最后，我们打印出每列的和。

相关问题

python怎么给二维数组赋值

### 回答1：
在Python中，可以使用嵌套循环的方式给二维数组赋值。

首先，需要创建一个空的二维数组，可以使用列表（list）来表示。例如，创建一个3行4列的二维数组可以使用以下代码：

array = [[0 for _ in range(4)] for _ in range(3)]

接下来，可以使用嵌套循环遍历每个元素并进行赋值。例如，将每个元素赋值为其在二维数组中的索引值，可以使用以下代码：

for i in range(len(array)):
    for j in range(len(array[i])):
        array[i][j] = i * len(array[i]) + j

在这个例子中，外层循环遍历数组的每一行，内层循环遍历每一行的列。通过索引值的计算，可以将相应的值赋给二维数组的每个元素。

最后，可以使用print语句输出二维数组的值，以验证赋值结果：

for row in array:
    print(row)

这样，就可以按照需要给二维数组赋值并进行相关操作了。

### 回答2：
在Python中给二维数组赋值，可以通过嵌套的循环来完成。
首先，我们需要创建一个指定大小的二维数组。可以使用列表推导式或循环来实现。
对于一个3x3的二维数组，可以使用以下方法：

1. 利用列表推导式创建一个二维数组：

matrix = [[0]*3 for _ in range(3)]
这将创建一个3x3的二维数组，所有元素初始化为0。使用循环range（3）来指定数组的大小。

2. 使用嵌套循环给二维数组赋值：

matrix = [[0]*3 for _ in range(3)]
for i in range(3):
for j in range(3):
matrix[i][j] = i*3 + j
这个例子中，我们使用嵌套的循环遍历数组的每个元素，并使用i和j的值来计算每个元素的值。

可以根据具体的需求修改这个赋值过程。根据数组的大小和需要赋的值的规律，适当修改循环体内的计算公式。

在这个例子中，我们将二维数组初始化为递增的数字。数组的值如下：

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

以上是给二维数组赋值的方法，可以根据不同的需求和场景进行调整和修改。

### 回答3：
在Python中，可以使用嵌套的循环来为二维数组赋值。以下是一个示例代码：

# 定义一个3x3的二维数组
# 其中每个元素均为0
array = [[0 for _ in range(3)] for _ in range(3)]

# 遍历二维数组，为每个元素赋值
for i in range(len(array)):
    for j in range(len(array[i])):
        array[i][j] = i + j

# 打印二维数组
for row in array:
    print(row)

上述代码首先定义了一个3x3的二维数组`array`，并初始化所有元素为0。接下来使用嵌套的循环遍历二维数组，通过索引的方式为每个元素赋值。赋值操作示例中是将每个元素的行索引与列索引相加来作为值。最后，使用嵌套的循环再次遍历二维数组，并打印每一行。

这样，你就可以通过嵌套的循环为二维数组赋予任何你想要的值了。

numpy怎么按行求三维数组的最值

### 回答1：
要按行求三维数组的最值，可以使用numpy库的amax和amin函数。其中amax函数用于求取最大值，amin函数用于求取最小值。在三维数组中，axis=0表示按照第一个维度求取最值，axis=1表示按照第二个维度求取最值，axis=2表示按照第三个维度求取最值。因此，如果要按照行求取最值，可以使用axis=2的参数。示例如下：

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[-1, -2, -3], [-4, -5, -6]]])
print(np.amax(arr, axis=2)) # 输出每行的最大值
print(np.amin(arr, axis=2)) # 输出每行的最小值

输出结果为：

[[3 6]
 [-1 -4]]
[[-1 -4]
 [-3 -6]]

### 回答2：
使用numpy库的argmax和argmin函数可以按行求一个三维数组的最大值和最小值的索引。首先，我们需要导入numpy库：

import numpy as np

假设我们有一个三维数组arr，形状为(m, n, p)，其中m表示行数，n表示列数，p表示每个元素的个数。现在我们想找到每一行中的最大值和最小值。我们可以使用argmax和argmin函数按行遍历数组并返回最大值和最小值的索引：

# 生成一个三维数组
arr = np.random.randint(0, 10, (4, 3, 2))
print("原始数组：")
print(arr)

# 求每一行的最大值索引
max_indices = np.argmax(arr, axis=2)
print("每一行的最大值索引：")
print(max_indices)

# 求每一行的最小值索引
min_indices = np.argmin(arr, axis=2)
print("每一行的最小值索引：")
print(min_indices)

在上面的代码中，使用np.argmax(arr, axis=2)可以返回每一行最大值的索引，其中axis=2表示按照第三维度（即每个元素的个数）进行计算；同样，np.argmin(arr, axis=2)可以返回每一行最小值的索引。

希望以上解答对您有帮助！

### 回答3：
在NumPy中，我们可以使用`numpy.amax`函数按行求三维数组的最大值，使用`numpy.amin`函数按行求三维数组的最小值。以下是按行求三维数组最值的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个三维数组
arr = np.array([[[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9]],
                [[10, 11, 12],
                 [13, 14, 15],
                 [16, 17, 18]],
                [[19, 20, 21],
                 [22, 23, 24],
                 [25, 26, 27]]])

# 按行求最大值
max_values = np.amax(arr, axis=2)
print("按行求最大值：")
print(max_values)

# 按行求最小值
min_values = np.amin(arr, axis=2)
print("按行求最小值：")
print(min_values)

上述代码中，我们首先创建了一个三维数组`arr`，然后使用`numpy.amax`函数按照`axis=2`的维度，也就是按行的方向，求出了每一行的最大值并保存在`max_values`中。同样地，使用`numpy.amin`函数按行的方向求出了每一行的最小值并保存在`min_values`中。最后，打印出最大值和最小值的结果。

以上代码输出结果如下：

按行求最大值：
[[ 3  6  9]
 [12 15 18]
 [21 24 27]]
按行求最小值：
[[ 1  4  7]
 [10 13 16]
 [19 22 25]]

我们可以看到，按行求最大值得到了每一行的最大值数组，按行求最小值得到了每一行的最小值数组。