python 把data_trainnn各行数据相加,再将和赋给data_trainnn,data_trainnn原本的规格是1000*16,我需要将它变成1000*1
时间: 2023-11-28 10:48:08 浏览: 29
可以使用numpy库中的sum函数来实现将每一行的数据相加,然后将结果赋值给该行的第一个元素,从而将data_trainnn从1000*16变成1000*1的形式。具体代码如下:
```python
import numpy as np
# 假设data_trainnn是一个1000*16的矩阵
data_trainnn = np.random.rand(1000, 16)
# 使用numpy的sum函数将每一行数据相加
sums = np.sum(data_trainnn, axis=1)
# 将和赋值给每行的第一个元素
data_trainnn[:, 0] = sums
# 将data_trainnn从1000*16变成1000*1的形式
data_trainnn = data_trainnn[:, 0:1]
```
上述代码中,`np.random.rand(1000, 16)`用于生成一个1000*16的随机矩阵,`np.sum(data_trainnn, axis=1)`用于将每一行的数据相加,`data_trainnn[:, 0] = sums`用于将和赋值给每行的第一个元素,最后通过`data_trainnn = data_trainnn[:, 0:1]`将data_trainnn从1000*16变成1000*1的形式。
相关问题
python 把data_trainnn各行数据相加,再将和赋给data_trainnn,data_trainnn的规格是1000*16
可以使用 numpy 库中的 sum 函数来实现对每行数据的相加操作,示例代码如下:
```python
import numpy as np
# 假设 data_trainnn 是一个 1000x16 的二维数组
data_trainnn = np.random.rand(1000, 16)
# 对每行数据进行相加操作
data_trainnn = np.sum(data_trainnn, axis=1)
# 将和赋给 data_trainnn,并将其转换为 1000x16 的二维数组
data_trainnn = np.tile(data_trainnn, (16, 1)).T
```
首先,使用 `np.random.rand` 函数生成一个 1000x16 的二维数组作为 `data_trainnn`。
然后,使用 `np.sum` 函数对每行数据进行相加操作,其中 `axis=1` 表示按行求和。
最后,使用 `np.tile` 函数将每行的和复制 16 次,并按照 1000 行、16 列的顺序排列,使其满足原始的 1000x16 的二维数组的规格要求。注意,由于 `np.tile` 函数默认是按列进行复制的,因此需要先对行和列进行转置操作。
python 把data_trainnn各行数据相加,再将和赋给data_trainnn
假设data_trainnn是一个二维数组,可以使用numpy库中的sum方法对每行进行求和,然后再将求和的结果赋值给data_trainnn。代码如下:
```python
import numpy as np
# 假设data_trainnn是一个二维数组
data_trainnn = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 对每行进行求和
sum_rows = np.sum(data_trainnn, axis=1)
# 将求和的结果赋值给data_trainnn
data_trainnn = sum_rows.reshape(-1, 1)
```
在上面的代码中,我们使用了numpy库中的sum方法对每行进行求和,然后使用reshape方法将求和的结果转换为列向量,并将其赋值给data_trainnn。最终的data_trainnn是一个列向量,其值为各行数据相加的结果。