numpy中的ndarray函数如何对各行求和

你可以通过调用ndarray对象的sum()方法来对各行求和。具体来说，你可以指定参数axis=1来表示按行求和。例如，假设你有一个名为arr的ndarray对象，你可以使用如下代码来对各行求和：

arr.sum(axis=1)

这将返回一个一维数组，其中每个元素对应原始数组的一行的和。

相关问题

numpy中的ndarray函数如何对各行求和的例子

可以使用numpy中的sum函数对ndarray数组的各行求和，例如：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 对各行求和
sums = np.sum(a, axis=1)

print(sums)
# 输出：[ 6 15 24]

以上代码中，np.sum(a, axis=1)表示对数组a中的各行求和，axis=1表示在第二个维度上（即列）进行求和。输出结果为每一行的和，即[6 15 24]。

numpy.ndarray删除某一行

### 回答1：
可以使用numpy.delete()函数来删除numpy.ndarray中的某一行。具体操作如下：

假设有一个二维数组arr，要删除第i行，可以使用以下代码：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
i = 1  # 要删除的行数

new_arr = np.delete(arr, i, axis=0)
print(new_arr)

其中，np.delete()函数的第一个参数为要删除的数组，第二个参数为要删除的行数，第三个参数axis=0表示按行删除。最终得到的new_arr即为删除后的新数组。

输出结果为：

[[1 2 3]
 [7 8 9]]

### 回答2：
在使用numpy.ndarray时，删除某一行可以采用以下两种方法：

方法一：使用numpy.delete()函数

numpy.delete()函数可以删除数组中的元素，并返回一个新的数组，该函数有三个参数：

• arr：需要删除元素的数组；
• obj：要删除的元素的下标或下标数组（可以是tuple类型）；
• axis：表示删除元素的轴。

具体操作如下：

import numpy as np

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

# 删除第2行
new_arr = np.delete(arr, 1, axis=0)

print(arr)
# 输出原数组
# [[1 2 3]
# [4 5 6]
# [7 8 9]]

print(new_arr)
# 输出删除后的新数组
# [[1 2 3]
# [7 8 9]]

方法二：使用numpy.ndarray切片

numpy.ndarray切片左闭右开，所以可以用np.r_[]将前半段和后半段合并，实现切片。具体操作如下：

import numpy as np

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

# 删除第2行
new_arr = arr[np.r_[0:1, 2:arr.shape[0]]]

print(arr)
# 输出原数组
# [[1 2 3]
# [4 5 6]
# [7 8 9]]

print(new_arr)
# 输出删除后的新数组
# [[1 2 3]
# [7 8 9]]

以上两种方法均可以删除某一行，但是使用numpy.delete()函数的优点是可以同时删除多行或多列，更加灵活方便。相比之下，使用numpy.ndarray切片相对简单易懂。

### 回答3：
在 numpy 中，我们可以使用 numpy.delete() 函数删除一个数组中的某一行。此函数有三个参数：要操作的数组，要删除的行或列的索引，以及轴参数。默认情况下，轴参数为 None，表示删除对应维度上的元素。

删除某一行的代码如下：

import numpy as np

# 创建一个 5x3 的二维数组
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12],[13,14,15]])

# 删除第二行
b = np.delete(a,1,axis=0)

在上面的代码中，我们使用 np.delete(a,1,axis=0) 删除 a 数组的第二行，并将结果保存到 b 中。值得注意的是，a 数组并没有被修改，np.delete() 函数返回的是一个新的数组。删除某一列的操作也类似，只需要将 axis 参数设置为 1 即可。

需要特别注意的是，如果要删除多行或多列，可以传入一个数组作为删除的索引，例如：

# 删除第二行和第四行
c = np.delete(a,[1,3],axis=0)

# 删除第二列
d = np.delete(a,1,axis=1)

通过这些代码，我们可以方便地在 numpy 中删除数组中的某一行或某一列，进行数据的预处理等操作。