python二维数组每一行元素求和

你可以使用 NumPy 库中的 `np.sum` 函数来对二维数组的每一行进行求和。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个 3x3 的二维数组
my_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 对每一行进行求和
row_sums = np.sum(my_array, axis=1)

print(row_sums)

输出结果为：

[ 6 15 24]

在上面的代码中，我们首先使用 `np.array` 函数创建了一个 3x3 的二维数组 `my_array`。然后，我们使用 `np.sum` 函数对 `my_array` 中的每一行进行求和，并将结果存储在一个一维数组 `row_sums` 中。最后，我们打印出了 `row_sums` 数组。注意，我们在 `np.sum` 函数中指定了 `axis=1` 参数，表示对每一行进行求和。

相关问题

python如何对二维数组的第一列求和

可以使用列表推导式和sum函数来对二维数组的第一列求和。示例如下：

arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
sum_of_first_col = sum(row[0] for row in arr)
print(sum_of_first_col)  # 输出结果为 12

在这个示例中，我们首先定义了一个二维数组 `arr`，然后使用列表推导式和sum函数对该数组的第一列进行求和。列表推导式中的 `row[0]` 表示对于数组中的每一行，取其第一列的元素，然后将这些元素作为一个新的列表传递给sum函数进行求和。最终输出结果为12，即数组的第一列元素的总和。

numba，定一个函数传入的是python普通的二维数组，实现按行求和

可以使用Numba的JIT编译器来加速Python函数。以下是一个使用Numba JIT编译器的示例代码，实现按行求和：

import numba as nb

@nb.jit(nopython=True)
def row_sum(arr):
    row_sums = []
    for row in arr:
        row_sum = 0
        for elem in row:
            row_sum += elem
        row_sums.append(row_sum)
    return row_sums

该函数使用了Numba的JIT编译器来加速计算。它接受一个二维数组作为输入，并返回一个包含每行和的列表。在函数中，我们遍历每一行并计算它们的和。然后将每行的和添加到一个列表中，并将该列表作为结果返回。

使用示例：

arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
row_sums = row_sum(arr)
print(row_sums)  # [6, 15, 24]

该示例将一个3x3的二维数组传递给`row_sum`函数，并打印函数的输出结果。输出结果为一个包含每行和的列表：[6, 15, 24]。