python np.array求和
时间: 2023-10-19 17:05:43 浏览: 59
可以使用numpy库中的sum函数来对numpy数组进行求和操作。
例如,创建一个包含10个元素的数组:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
```
然后使用sum函数对数组进行求和:
```python
arr_sum = np.sum(arr)
print(arr_sum) # 输出55,即1+2+3+4+5+6+7+8+9+10的和
```
如果数组是一个二维数组,那么可以通过指定axis参数来沿着指定的轴进行求和操作。
例如,创建一个3行3列的二维数组:
```python
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
```
然后对每一行进行求和:
```python
row_sum = np.sum(arr2d, axis=1)
print(row_sum) # 输出[ 6 15 24],即每一行的和
```
或者对每一列进行求和:
```python
col_sum = np.sum(arr2d, axis=0)
print(col_sum) # 输出[12 15 18],即每一列的和
```
相关问题
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]
```
import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([4, 5, 6]) x=np.sum(array1-array2>=-3) x的结果
根据提供的引用内容,import numpy as np是导入numpy库并将其命名为np的常见做法。numpy是一个用于科学计算的Python库,提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。
根据引用中的代码,arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])创建了一个3x3的二维数组。arr表示取数组arr的第一行,即[1,2,3]。arr表示取数组arr的第二行第二列的元素,即5。
根据引用中的代码,使用np.dot(a,b)进行矩阵的相乘。a是一个2x3的二维数组,b是一个3x2的二维数组。np.dot(a,b)的结果是一个2x2的二维数组,表示矩阵相乘的结果。具体代码如下:
```python
import numpy as np
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
x = np.sum(array1 - array2 >= -3)
```
x的结果是2。这是因为array1 - array2得到[-3, -3, -3],然后判断每个元素是否大于等于-3,得到[True, True, True],再使用np.sum对结果进行求和,得到2。