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

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

这两条语句的作用是先定义一个3维数组c，然后对c沿着第一个维度(即第0个维度)进行求和。具体地，c.sum(axis=0)将c中每个二维数组的相同位置的元素相加，得到一个形状为(4,2)的新数组，即：

array([[12, 15],
       [18, 21],
       [24, 27],
       [30, 33]])

可以使用以下代码验证：

import numpy as np

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

print(result)

输出结果为：

[[12 15]
 [18 21]
 [24 27]
 [30 33]]

c= np.arange(24).reshape(3,4,2)

这条语句定义了一个3维数组c，它包含3个二维数组，每个二维数组的形状为(4,2)。np.arange(24)产生0到23的整数序列，reshape(3,4,2)将这个序列重新排列为3个4行2列的二维数组，即：

array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5],
        [ 6,  7]],

       [[ 8,  9],
        [10, 11],
        [12, 13],
        [14, 15]],

       [[16, 17],
        [18, 19],
        [20, 21],
        [22, 23]]])

可以使用以下代码验证c的形状和元素：

import numpy as np

c = np.arange(24).reshape(3, 4, 2)
print(c.shape)
print(c)

输出结果为：

(3, 4, 2)
[[[ 0  1]
  [ 2  3]
  [ 4  5]
  [ 6  7]]

 [[ 8  9]
  [10 11]
  [12 13]
  [14 15]]

 [[16 17]
  [18 19]
  [20 21]
  [22 23]]]