np.sum(hist, axis=1)和hist.sum(1)有什么区别

`np.sum(hist, axis=1)`和`hist.sum(1)`都可以用来计算二维数组（如混淆矩阵）每行元素之和，它们的结果都是一样的。这是因为`np.sum`函数和ndarray对象都支持axis参数，用于指定要沿着哪个轴进行计算。

`np.sum(hist, axis=1)`中，`axis=1`表示沿着第二个轴（即列轴）进行计算，也就是对每一行进行求和，返回一个一维数组。

`hist.sum(1)`中，`1`表示沿着第二个轴（即列轴）进行计算，也就是对每一行进行求和，返回一个一维数组。

因此，这两个表达式的区别实际上只是函数的调用方式不同，它们的结果都是一样的。在实际应用中，可以根据习惯或者性能等方面的考虑选择使用其中之一。

相关问题

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 49, saw 2以下代码出现错误import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np #将数据框命名为titanic titanic = pd.read_csv('train.csv') #将PassengerId设置为索引 titanic = titanic.set_index('PassengerId') #绘制一个展示男女乘客比例的扇形图 Male = (titanic.Sex == 'male').sum() Female = (titanic.Sex == 'female').sum() proportions = [Male,Female] plt.pie(proportions, labels=['Male','Female'],shadow=True, autopct='%1.1f%%',startangle=90,explode=(0.15,0)) plt.axis('equal') plt.title('Sex Proportion') plt.tight_layout() plt.show() #绘制一个展示船票Fare, 与乘客年龄和性别的散点图 lm = sns.lmplot(x='Age',y='Fare', data=titanic,hue='Sex',fit_reg=False) lm.set(title='Fare x Age') #设置坐标轴取值范围 axes = lm.axes axes[0,0].set_ylim(-5,) axes[0,0].set_xlim(-5,85) #有多少人生还？ titanic.Survived.sum() #绘制一个展示船票价格的直方图 df = titanic.Fare.sort_values(ascending = False) plt.hist(df,bins = (np.arange(0,600,10))) plt.xlabel('Fare') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Fare Payed Histrogram') plt.show()

这个错误通常是由于在读取文件时遇到了格式不正确的行而引起的。在这种情况下，pandas尝试将该行解析为DataFrame的一行，但是由于该行不符合所期望的格式，因此会出现解析错误。

要解决这个错误，你需要检查文件的第49行，看看它的格式是否正确。你可以打开文件并查看该行，或者使用其他工具（如记事本++或Excel）来查看该行。

在查找问题后，你可以选择删除该行，或者尝试修复该行以使其格式正确。一些常见的解决方法包括：

- 确保每行都有相同数量的字段。
- 检查是否有未转义的特殊字符或空格。
- 如果有必要，使用正确的分隔符来分隔数据。

希望这些提示能够帮助你解决问题。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' stuScore=np.loadtxt(r'C:\Users\86130\Desktop\student_score.csv',delimiter='.') sumEach=np.sum(stuScore[:,1:],axis=1) #返回每个学生三门课程总分 avgEachCourse=np.average(stuScore[:,1:],axis=0)#返回所有学生每门课程平均分maxMath-np.max(stuScore ，1]) #返回高数的最高分 maxEng=np.max(stuScore[:2]) #返回英语的最高分 maxPython=np.max(stuScore[:,3])#返回Pyhon的最高分 minMath=np.min(stuScore[:,1]) #返回高数的最低分 minEng=np.min(stuScorc[:,2]) minPython=np.min(stuScore[:,3])#返回Pyhon的最低分 print("每个学生的三门课程总分:") print(sumEach) print("所有学生的每门课程平均分:") print(avgEachCourse) print("每门课程的最意分:") print (maxMath, maxEng,maxPython) print("每门课程的最低分:") print(minMath,minEng.ninPython) mathScore=stuScore[:,1] #北取产数成绩 engScore=stuScorel[:,2] pythonScore-stuScore[:,3]# 取Pyhon成绩 plt.suptitle("课程成结分布百方图") #为当前绘图区添加标题 #绘制高数成绩直方图 plt.subplot(3,1,1) plt.hist('mathScorc,bins=10,range=(0,100),color=red')#绘制直方图，从0到100分成10段plt.xlabel(高数成绩分数段)#设置x轴标签 plt.ylabel('人数')#设置y轴标签 plt.xlim(O,100)#设置x抽区间 plt.xticks([o,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100])#设置x轴刻度 plt.yticks([0,2, 4,6,8,10,12,14,16,18,20])#设置y轴刻度 olt.eridO #设置网格线 #绘制英语成绩直方图 plt.subolot(3,1,2) plt.hist('engScore,bins=10,range=(0,100),color= grcen')#同上 plt.xlabel("英语成绩分数段") plt.ylabel(人数) plt.xlim(0.100) plt.xticks([0,10,20,30,40.50,60,70,80,90,100]) plt.yticks([0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20]) plt.grid() #绘制Pyhon成绩直方图 plt.subplot(3,1,3) plt.hist(pythonScore,bins=10,range=(0,100))#同上 plt.xlabel("Pyhon成绩分数段") plt.ylabel("人数") plt.xlim(0,100) pit. xticks([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]) plt.yticks([0, 2, 4,6, 8.10, 12, 14,16,18,20]) plt.grid() plt.show()帮我检查代码哪里出错了

在代码的第3行，matplotlib包的导入方式有误，应该改为：

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'

在代码的第4行，应该加上文件读取方式的模式参数，改为：

stuScore = np.loadtxt(r'C:\Users\86130\Desktop\student_score.csv', delimiter=',')

在代码的第12行，变量名写错了，应该改为：

maxMath = np.max(stuScore[:,1])

在代码的第17行，变量名写错了，应该改为：

minEng = np.min(stuScore[:,2])

在代码的第37行，xlabel()函数的参数应该是字符串类型，需要加上引号，改为：

plt.xlabel('高数成绩分数段')

在代码的第41行，ylabel()函数的参数应该是字符串类型，需要加上引号，改为：

plt.ylabel('人数')

在代码的第56行，xticks()函数的参数应该是整数类型，需要去掉小数点，改为：

plt.xticks([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100])

在代码的第57行，yticks()函数的参数应该是整数类型，需要去掉小数点，改为：

plt.yticks([0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20])

在代码的第63行，ylabel()函数的参数应该是字符串类型，需要加上引号，改为：

plt.ylabel('人数')

在代码的第69行，xticks()函数的参数应该是整数类型，需要去掉小数点，改为：

plt.xticks([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100])

在代码的第70行，yticks()函数的参数应该是整数类型，需要去掉小数点，改为：

plt.yticks([0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20])

最后，代码的最后一行缺少一个字母，应该改为：

plt.show()