numpy.array 所有行列元素求和

可以使用numpy中的sum函数来计算numpy数组中所有行列元素的和。如果要计算所有元素的和，可以将axis参数设置为None或者不设置。如果要计算某一维度的和，可以将axis参数设置为该维度的索引。例如，假设你有一个名为arr的numpy数组，你可以使用以下代码计算所有行列元素的和：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
total_all = np.sum(arr)
total_rows = np.sum(arr, axis=1)
total_cols = np.sum(arr, axis=0)

print(total_all)
print(total_rows)
print(total_cols)

输出结果为:

21
[ 3  7 11]
[ 9 12]

其中，total_all计算了所有元素的和，total_rows计算了每一行的和，total_cols计算了每一列的和。

相关问题

pycharm使用numpy

1. 安装numpy：在pycharm中打开Terminal，输入pip install numpy，回车安装numpy库。

2. 导入numpy库：在代码中加入import numpy语句。

3. 创建numpy数组：使用numpy.array()函数创建数组，例如a = numpy.array([1, 2, 3])。

4. 数组的属性：使用a.shape获取数组的形状，a.dtype获取数组的数据类型。

5. 数组的操作：使用numpy提供的函数对数组进行操作，例如a.mean()求平均值，a.sum()求和，a.max()求最大值，a.min()求最小值。

6. 数组的索引和切片：使用a[index]获取数组中第index个元素，使用a[start:end]获取数组中从start到end-1的元素。

7. 数组的运算：numpy可以进行向量化运算，例如使用a + b进行数组加法运算，使用a * b进行数组乘法运算。

8. 数组的广播：当两个数组形状不同但满足广播规则时，numpy会自动将它们扩展到相同的形状进行运算。

9. 线性代数：numpy提供了丰富的线性代数函数，例如numpy.linalg.inv()求逆矩阵，numpy.linalg.det()求行列式，numpy.linalg.eig()求特征值和特征向量。

10. 随机数生成：numpy提供了多种随机数生成函数，例如numpy.random.rand()生成[0,1)之间的随机数，numpy.random.randint()生成指定范围内的整数随机数。