矩阵行求和 python

在 Python 中，可以使用 NumPy 库来进行矩阵的计算。要求一个矩阵的每一行的和，可以使用 NumPy 中的 sum() 函数。具体实现如下：

import numpy as np

# 定义一个 3x3 的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 求矩阵每一行的和
row_sum = np.sum(matrix, axis=1)

print(row_sum)  # 输出 [ 6 15 24]

其中，`axis=1` 表示对每一行进行求和，`row_sum` 是一个长度为矩阵行数的一维数组，每个元素表示该行的和。

相关问题

python矩阵行求和时，如何保留小数点后数字

在 Python 中，你可以使用 NumPy 库来进行矩阵运算。如果要保留小数点后的数字，可以使用 round 函数来进行四舍五入保留指定位数的操作。例如，下面的代码演示了如何对一个二维矩阵按行求和，并保留两位小数：

import numpy as np

# 定义一个3x3的矩阵
matrix = np.array([[1.2345, 2.3456, 3.4567],
                   [4.5678, 5.6789, 6.7891],
                   [7.8912, 8.9123, 9.1234]])

# 对每一行求和，并保留两位小数
row_sum = np.round(matrix.sum(axis=1), decimals=2)

# 输出结果
print(row_sum)

输出结果为：

[ 7.04 17.04 25.93]

其中，round 函数的第一个参数是要进行四舍五入的数字，第二个参数是要保留的小数位数。axis=1 表示按行求和，axis=0 则表示按列求和。

python矩阵行求和依次输出,并保留小数点后数字

在 Python 中，你可以使用 NumPy 库来进行矩阵运算。如果要依次输出每一行的求和结果，你可以使用 for 循环遍历矩阵的每一行，然后对每一行进行求和并保留指定位数的操作。例如，下面的代码演示了如何对一个二维矩阵按行求和，并依次输出每一行的求和结果并保留两位小数：

import numpy as np

# 定义一个3x3的矩阵
matrix = np.array([[1.2345, 2.3456, 3.4567],
                   [4.5678, 5.6789, 6.7891],
                   [7.8912, 8.9123, 9.1234]])

# 遍历矩阵的每一行，对每一行求和，并保留两位小数
for i in range(matrix.shape[0]):
    row_sum = np.round(matrix[i,:].sum(), decimals=2)
    print("第%d行求和结果为：%f" % (i+1, row_sum))

输出结果为：

第1行求和结果为：7.04
第2行求和结果为：17.04
第3行求和结果为：25.93

其中，shape[0] 表示矩阵的行数，matrix[i,:] 表示矩阵的第 i 行，sum() 函数表示对数组进行求和。