.sum(axis=1)
时间: 2023-09-09 22:08:09 浏览: 85
`.sum(axis=1)` 是 NumPy 或 Pandas 库中的一个函数或方法,用于计算矩阵或数组的行之和。其中,`axis=1` 表示沿矩阵或数组的第二维(即行)进行求和。具体来说,它将沿着行的方向对数据进行求和,返回一个行向量,其中每个元素是该行所有元素的和。
例如,假设我们有以下 NumPy 数组:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
```
如果我们执行 `arr.sum(axis=1)`,则会得到一个形状为 `(3,)` 的一维数组,其中每个元素是该行所有元素的和,即:
```python
array([ 6, 15, 24])
```
这个函数或方法在很多数据处理和分析的场景中都非常有用。例如,当我们需要计算一个包含多个数据点的向量的长度时,可以将每个数据点的坐标平方求和,然后取平方根,这可以通过 `np.linalg.norm` 函数来实现,其中的 `axis` 参数也可以用来指定沿着哪个方向进行求和。
相关问题
c.sum(axis = 0)
c.sum(axis=0)的结果为一个形状为(4,2)的数组,即对于c中的每个二维数组(3,2),将其对应位置的元素相加。具体实现为:
```
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]]
```
解释test_data = test_data.div(test_data.sum(axis=1), axis=0)
这行代码的作用是将数据集中每个样本的特征值除以该样本特征值之和,即对每个样本进行归一化处理,使得每个样本在特征维度上的值之和为1。具体来说,`test_data.sum(axis=1)`表示在每个样本的特征维度上求和,得到一个长度为样本数的向量;`test_data.div(test_data.sum(axis=1), axis=0)`表示对数据集中的每个样本进行除法运算,其中`axis=0`表示按列进行运算,即每个样本的特征值除以该样本特征值之和。这样做的好处是能够消除样本在特征值上的尺度差异,使得特征值对模型的影响更加公平。