numpy.ndarray怎么求和

可以使用numpy中的sum()函数对numpy数组进行求和。例如，对于一个二维数组a，可以通过以下代码求和：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
sum_a = np.sum(a)
print(sum_a)

输出结果为：10

如果想对指定的轴进行求和，可以设置axis参数。例如，对于二维数组a，如果想对每一列进行求和，可以通过以下代码实现：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
sum_a = np.sum(a, axis=0)
print(sum_a)

输出结果为：[4 6]

其中，axis=0表示对每一列进行求和，axis=1表示对每一行进行求和。

相关问题

'numpy.ndarray' object has no attribute 'sun'

这个错误提示意味着你正在尝试使用一个 `numpy.ndarray` 对象的 `sun` 属性，但是这个属性并不存在。很可能是你在代码中打错了属性名或者方法名。

正确的属性名应该是 `sum` 而不是 `sun`， `sum` 表示求和的操作。你可以检查一下你的代码，看看有没有拼写错误或者其他语法错误。

python 'numpy.ndarray' object has no attribute 'apply'

'numpy.ndarray'对象没有属性'apply'是因为NumPy的ndarray对象没有内置的'apply'方法。'apply'方法是Pandas中的一个函数，用于对数据进行逐行或逐列的操作。如果你想在NumPy的ndarray对象上使用'apply'方法，你需要先将其转换为Pandas的DataFrame对象。

以下是一个示例代码，演示如何将NumPy的ndarray对象转换为Pandas的DataFrame对象，并使用'apply'方法对数据进行操作：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个NumPy的ndarray对象
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 将ndarray对象转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(arr)

# 使用'apply'方法对数据进行操作
result = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=0)  # 对每一列求和

print(result)

输出结果为每一列的求和值：

0    12
1    15
2    18
dtype: int64

请注意，这里使用的是Pandas的'apply'方法，而不是NumPy的'apply'方法。因此，如果你想在NumPy的ndarray对象上使用'apply'方法，你需要先将其转换为Pandas的DataFrame对象。