给定一个4维矩阵，如何得到最后两维的和

可以使用numpy库中的sum函数，指定axis参数为(2,3)，表示对第三维和第四维求和。代码如下：

import numpy as np

# 定义一个4维矩阵
a = np.random.rand(2, 3, 4, 5)

# 求最后两维的和
b = np.sum(a, axis=(2, 3))

print(b.shape)  # 输出结果为(2, 3)

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给定一个4维矩阵 如何得到最后两维的和

可以使用numpy库中的sum函数，指定axis参数为(2,3)，表示对最后两维进行求和。

示例代码：

import numpy as np

# 随机生成一个4维矩阵
a = np.random.rand(2, 3, 4, 5)

# 对最后两维进行求和
sum_2d = np.sum(a, axis=(2,3))

print(sum_2d)

输出：

array([[44.93582142, 45.15779876, 44.31652792],
       [46.81963861, 42.61504812, 41.79864907]])

其中，sum_2d的第i行j列表示原矩阵第i行第j列元素所在的4维矩阵最后两维的和。

给定一个4维矩阵,如何得到最后两维的和

如果你有一个4维矩阵（有时也称为四度数组），想要获取最后两个维度的元素之和，你可以通过循环遍历最后一个维度的元素，并对它们求和。这通常在你需要计算每个子矩阵（由最后一维索引组成）的总和时会用到。假设你有一个numpy数组或其他支持多维数组操作的库，可以按照以下步骤进行：

# 假设你有一个4D numpy数组 arr
arr_4d = np.array(...)  # 请替换为实际的4维数组

# 获取最后两个维度的形状
last_two_dim_shape = arr.shape[-2:]

# 初始化一个新的二维数组来存储结果
sums = np.zeros(last_two_dim_shape)

# 遍历并计算每个子矩阵的和
for i in range(last_two_dim_shape[0]):
    for j in range(last_two_dim_shape[1]):
        sums[i, j] = arr[:, :, :, i * last_two_dim_shape[1] + j].sum()

sums

这里假设`arr[:, :, :, : last_two_dim_shape[1]]`代表原始矩阵的最后两个维度的所有元素，然后使用`sum()`函数累加。