dui\\\\\\\\\\\\\对矩阵所有列求和

对于一个矩阵，可以使用numpy库来求所有列的和。具体实现可以使用numpy.sum()函数，设置参数axis=0即可对所有列求和。

例如，对于一个3行4列的矩阵A，可以使用以下代码求所有列的和：

import numpy as np
A = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
sums = np.sum(A, axis=0)
print(sums)

输出结果为：

[15 18 21 24]

其中，sums为一个长度为列数的数组，表示每一列的和。

相关问题

3DUI 和2DUI使用

3D UI 和 2D UI 都有各自的优缺点和适用场景。

3D UI 的优点在于可以提供更加真实的沉浸式体验，可以让用户感受到更加自然的交互。它们可以提供更多的视觉效果，例如深度、纹理和阴影等，可以增强用户对界面元素的感知。3D UI 适用于游戏、虚拟现实、建筑设计等需要高度沉浸式体验的领域。

2D UI 的优点在于设计简单，易于实现和维护，适用于大多数应用程序。2D UI 的设计更加平面化，用户可以更容易地理解和使用。2D UI 还可以提供更高的性能和更少的资源消耗，因为它们不需要渲染复杂的 3D 图形。

在实际应用中，开发者需要根据具体需求来选择使用 3D UI 或 2D UI。

datetime不是datafrme的列，只有dui_id是

如果你的数据帧`last_result`中只有`dui_id`这一列，并没有直接包含日期时间信息，那么你需要另外存储起始和结束日期时间。在这种情况下，假设你有其他数据源或者外部变量存储了这些日期时间，可以先创建一个字典或另一个DataFrame来关联`dui_id`和它们对应的时间范围。

例如，你可以有一个这样的数据结构：

time_ranges_dict = {
    dui_id_1: (start_datetime_1, end_datetime_1),
    dui_id_2: (start_datetime_2, end_datetime_2),
    # ...
}

然后，你可以像之前那样操作，只是在创建`data_for_pool`时，从这个字典中获取时间和`dui_id`：

if __name__ == '__main__':
    last_result = pd.DataFrame({'dui_id': ...})  # 只包含 dui_id 列的实际数据
    time_ranges_dict = load_time_ranges_from_external_source()  # 加载外部日期时间数据

    data_for_pool = [(dui_id, time_ranges_dict[dui_id]) for dui_id in last_result['dui_id']]
    
    # 其他部分保持不变
    with Pool(processes=...) as pool:
        results = pool.starmap(mian_func, data_for_pool)

在这个例子中，`load_time_ranges_from_external_source()`应该是一个函数，它从外部数据源（如文件、数据库查询等）加载时间和`dui_id`的对应关系。

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