3、已知c= np.arange(24).reshape(3,4,2) 那么c.sum(axis = 0)

`c.sum(axis=0)` 是对三维数组 `c` 沿着第一维（即三维数组中的“层数”）进行求和，返回一个大小为 $4\times 2$ 的二维数组。具体来说，它将每个 $4\times 2$ 的矩阵中的对应元素相加，返回一个新的 $4\times 2$ 的矩阵。代码如下：

import numpy as np

c = np.arange(24).reshape(3,4,2)
c_sum = c.sum(axis=0)
print(c_sum)

# Output:
# [[24 27]
#  [30 33]
#  [36 39]
#  [42 45]]

可以看到，`c_sum` 是一个 $4\times 2$ 的二维数组，它的每行代表 `c` 中对应列的元素相加的结果。例如，第一行的元素是 `0+8+16=24` 和 `1+9+17=27` 相加得到的。

相关问题

已知数组b，对b求和，并找出在axis=0轴上的最大值;b=np.arange(16).reshape([4,4])

代码如下：

import numpy as np

b = np.arange(16).reshape([4,4])

# 对b求和
b_sum = np.sum(b)

# 找出在axis=0轴上的最大值
b_max = np.max(b, axis=0)

print("b的和为：", b_sum)
print("b在axis=0轴上的最大值为：", b_max)

输出结果为：

b的和为： 120
b在axis=0轴上的最大值为： [12 13 14 15]

利用python已知数组b，对b求和，并找出在axis=0轴上的最大值; b=np.arange(16).reshape([4,4])写出代码

以下是代码实现：

import numpy as np

# 定义数组b
b = np.arange(16).reshape([4,4])

# 求和
b_sum = np.sum(b, axis=0)

# 找出最大值
max_value = np.max(b_sum)

print("数组b：\n", b)
print("在axis=0轴上的求和结果：\n", b_sum)
print("在axis=0轴上的最大值：", max_value)

输出结果为：

数组b：
 [[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]
 [12 13 14 15]]
在axis=0轴上的求和结果：
 [24 28 32 36]
在axis=0轴上的最大值： 36