arr.sum与np.sum(arr)的区别
时间: 2023-02-14 11:29:39 浏览: 59
arr.sum() 和 np.sum(arr) 在功能上没有区别,都是对数组的所有元素求和。
但是 arr.sum() 是数组的一个方法,它只能被数组对象调用;而 np.sum(arr) 是 numpy 库的一个函数,它可以接收任意的数组作为输入。
所以如果你想对一个数组求和,不管使用哪种方法都可以,但是在编写代码时,如果你使用 arr.sum() 而没有引入 numpy 库,那么你会得到一个错误,因为 arr 并不是一个标准 Python 数组,而是一个 numpy 数组,它才有 sum 方法。
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np.sum axis
np.sum(axis)是一个NumPy数组的方法,用于计算数组沿指定轴的元素的总和。
在使用np.sum(axis)时,需要传入一个参数axis来指定要进行求和操作的轴。axis可以是一个整数值,也可以是一个元组。如果axis是一个整数值,表示对数组的某个轴进行求和操作;如果axis是一个元组,表示对多个轴进行求和操作。
例如,假设有一个二维数组arr,我们可以使用np.sum(arr, axis=0)来计算arr沿着第一个轴(行)的元素总和,或者使用np.sum(arr, axis=1)来计算arr沿着第二个轴(列)的元素总和。
下面是一个示例:
``` python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
# 沿第一个轴(行)求和
row_sum = np.sum(arr, axis=0)
print(row_sum) # 输出 [5 7 9]
# 沿第二个轴(列)求和
column_sum = np.sum(arr, axis=1)
print(column_sum) # 输出 [6 15]
```
这就是np.sum(axis)的用法。希望能够帮助到你!如果还有其他问题,请随时提问。
np.sum中axis参数作用
`np.sum` 函数是用来计算数组中元素的和的函数。它可以通过 `axis` 参数来指定沿着哪个轴进行求和。
当 `axis=None` 时,将整个数组的元素相加得到一个标量。
当 `axis=0` 时,将数组的每一列的元素相加得到一个行向量。
当 `axis=1` 时,将数组的每一行的元素相加得到一个列向量。
当 `axis` 的值大于等于数组的维度时,`np.sum` 返回一个空数组。
举个例子,对于一个二维数组 `arr`,当 `axis=0` 时,`np.sum(arr, axis=0)` 将返回一个行向量,其中每个元素是原始数组的每一列元素的和;当 `axis=1` 时,`np.sum(arr, axis=1)` 将返回一个列向量,其中每个元素是原始数组的每一行元素的和。