python列向量求和

可以使用 NumPy 库来进行列向量求和。例如，假设我们有一个列向量 `v`：

import numpy as np

v = np.array([[1], [2], [3], [4]])

我们可以使用 `np.sum()` 函数对列向量进行求和：

sum_v = np.sum(v)
print(sum_v)

输出结果为:

10

如果要按照某个维度进行求和，可以指定 `axis` 参数。对于列向量，我们可以指定 `axis=0` 来进行求和：

sum_v_axis0 = np.sum(v, axis=0)
print(sum_v_axis0)

输出结果为:

[10]

相关问题

python二维数组的列向量求和，得到一个一维向量

可以使用numpy库中的sum函数来实现。

假设二维数组为arr，可以先使用transpose函数将其转置为列向量，再使用sum函数对每列进行求和，最终得到一个一维向量，代码如下：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
col_sum = np.sum(arr.T, axis=1)

print(col_sum)

输出结果为：

[12 15 18]

其中，T表示转置操作，axis=1表示对每列进行求和。

sum([d2; d3; d4])，其中d2，d3，d4是三个列向量

答案：这是一个求和的表达式，其中d2、d3、d4是三个列向量。如果这些向量的长度相同，那么可以直接将它们对应位置的元素相加，得到一个新的列向量。如果这些向量的长度不同，那么需要先将它们进行扩展或缩减，使它们的长度相同，然后再进行相加。具体的实现方式可以使用Python中的numpy库来完成。