对矩阵中每一行的元素都进行求和
时间: 2024-02-02 10:04:50 浏览: 38
可以使用numpy库中的sum函数来对矩阵中每一行的元素都进行求和,并将结果保存在一个新的数组中。示例代码如下:
```python
import numpy as np
# 定义一个3x3的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 对每一行进行求和
row_sums = np.sum(matrix, axis=1)
print(row_sums) # 输出 [ 6 15 24]
```
在这个示例中,我们首先导入了numpy库,然后定义了一个3x3的矩阵。接着,使用`np.sum(matrix, axis=1)`的方式来对矩阵的每一行进行求和,并将结果保存在一个新的数组`row_sums`中。最后,输出结果即可。
相关问题
MATLAB对矩阵每一行求和
在MATLAB中,可以使用sum函数对矩阵的每一行进行求和。具体来说,可以使用以下代码实现:
```matlab
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 定义一个3x3的矩阵
row_sum = sum(A, 2); % 对每一行求和
```
在此代码中,sum函数的第一个参数是要进行求和的矩阵,第二个参数是指定对哪个维度进行求和。由于我们要对每一行求和,因此需要指定第二个参数为2。最终,row_sum将会是一个3x1的列向量,其中每个元素是对应行的和。
pytorch 对一个矩阵行向量元素求和
PyTorch 中可以使用 sum 函数对一个矩阵的行向量元素进行求和,代码如下:
```
import torch
# 创建一个矩阵
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 对每一行的元素求和
sums = torch.sum(x, dim=1)
print(sums) # 输出为 tensor([ 6, 15])
```
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