numpy 二维矩阵加和

要对 numpy 的二维矩阵进行求和，你可以使用 numpy 的 sum() 函数。下面是一个示例：

import numpy as np

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

# 对整个矩阵进行求和
sum_of_matrix = np.sum(matrix)
print("矩阵的和为:", sum_of_matrix)

# 按行求和
sum_of_rows = np.sum(matrix, axis=1)
print("按行求和:", sum_of_rows)

# 按列求和
sum_of_columns = np.sum(matrix, axis=0)
print("按列求和:", sum_of_columns)

输出结果：

矩阵的和为: 45
按行求和: [ 6 15 24]
按列求和: [12 15 18]

以上代码示例中，我们首先创建了一个二维矩阵 `matrix`，然后使用 `np.sum()` 函数对整个矩阵进行求和，得到了矩阵的总和。接着，使用 `axis` 参数来指定按行或按列进行求和，分别得到了按行求和和按列求和的结果。

相关问题

numpy 二维矩阵逆时针旋转

可以使用numpy中的旋转函数`rot90()`实现二维矩阵的逆时针旋转。

例如，对于一个二维矩阵arr，可以使用以下代码将其逆时针旋转90度：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 逆时针旋转90度
rotated_arr = np.rot90(arr, k=1)

print(rotated_arr)

输出结果为：

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

其中，`k`参数表示旋转的次数，当`k=1`时表示逆时针旋转90度。如果需要逆时针旋转180度，可以设置`k=2`；如果需要逆时针旋转270度，可以设置`k=3`。

numpy一维矩阵求逆

在NumPy库中，对于一维矩阵（实际上NumPy中的数组是一维或多维的），通常不需要直接求逆，因为它们实际上是向量而不是矩阵。如果你有一个二维数组代表的是一个方阵（即行数等于列数的矩阵），你可以使用`numpy.linalg.inv()`函数来计算它的逆。

例如，假设你有一个名为`arr`的一维NumPy数组转换成的二维矩阵，首先你需要将其转换为二维数组，然后才能求逆：

import numpy as np

# 假设 arr 是一个一维向量
arr = np.array([1, 2, 3])

# 将一维向量转换为二维矩阵 (如果它是一个方阵)
arr_2d = arr.reshape(1, -1) if len(arr.shape) == 1 else arr

# 检查是否可以求逆
if arr_2d.shape[0] == arr_2d.shape[1]:
    inv_arr = np.linalg.inv(arr_2d)
else:
    print("无法对非方阵求逆")

inv_arr

注意，不是所有的一维数组都可以转换为有效的方阵来求逆，只有行列数相等的才是方阵。如果一维数组长度小于2，那么它就不是一个矩阵，自然也无法求逆。