np.sum(d,axis=1);
时间: 2024-06-16 22:06:31 浏览: 13
np.sum(d, axis=1)是一个NumPy库中的函数,用于计算数组d在axis=1轴上的元素和。具体来说,它将对数组d的每一行进行求和,并返回一个包含每行求和结果的一维数组。
例如,如果我们有一个二维数组d如下所示:
```
d = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
```
使用np.sum(d, axis=1)将返回一个包含每行求和结果的一维数组:
```
[6, 15, 24]
```
相关问题
.sum(axis=1)
`.sum(axis=1)` 是 NumPy 或 Pandas 库中的一个函数或方法,用于计算矩阵或数组的行之和。其中,`axis=1` 表示沿矩阵或数组的第二维(即行)进行求和。具体来说,它将沿着行的方向对数据进行求和,返回一个行向量,其中每个元素是该行所有元素的和。
例如,假设我们有以下 NumPy 数组:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
```
如果我们执行 `arr.sum(axis=1)`,则会得到一个形状为 `(3,)` 的一维数组,其中每个元素是该行所有元素的和,即:
```python
array([ 6, 15, 24])
```
这个函数或方法在很多数据处理和分析的场景中都非常有用。例如,当我们需要计算一个包含多个数据点的向量的长度时,可以将每个数据点的坐标平方求和,然后取平方根,这可以通过 `np.linalg.norm` 函数来实现,其中的 `axis` 参数也可以用来指定沿着哪个方向进行求和。
c.sum(axis = 0)
c.sum(axis=0)的结果为一个形状为(4,2)的数组,即对于c中的每个二维数组(3,2),将其对应位置的元素相加。具体实现为:
```
import numpy as np
c = np.arange(24).reshape(3, 4, 2)
result = c.sum(axis=0)
print(result)
```
输出结果为:
```
[[12 15]
[18 21]
[24 27]
[30 33]]
```