np对某一列求和

可以使用NumPy中的sum函数对某一列求和，例如：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
col_sum = np.sum(arr[:, 1])  # 对第二列求和
print(col_sum)  # 输出：15

在这个例子中，我们创建了一个3x3的NumPy数组`arr`，然后使用`[:, 1]`来指定我们要对第二列进行求和。最后，我们使用`np.sum()`函数来完成求和操作，将结果存储在变量`col_sum`中，并打印出来。

相关问题

numpy对某一列求和

假设你有一个二维的numpy数组`arr`，你可以使用`np.sum()`函数对某一列求和。以下是代码示例：

import numpy as np

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

# 对第一列求和
sum_of_first_column = np.sum(arr[:, 0])

print(sum_of_first_column)  # 输出 12

在上面的代码中，我们使用了`:`符号来选择所有行，并使用索引0来选择第一列。最后，我们将结果存储在`sum_of_first_column`变量中。你可以更改索引值来选择不同的列。

如果我只需要对某一列求和呢

如果只需要对 DataFrame 中的某一列求和，可以直接使用 `sum()` 方法对该列进行求和。

例如，我们有一个包含浮点型数据的 DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=list('ABC'))
print(df)

输出：

          A         B         C
0 -0.199864  0.443863 -1.073753
1 -0.603576 -0.036308 -1.066764
2  0.058246  0.693792 -0.358660
3  1.339387 -0.101962 -0.580324
4  0.256680 -1.377872 -0.174876

我们使用 `sum()` 方法对列 A 进行求和：

sum_A = df['A'].sum()
print(sum_A)

输出：

0.8518737266211273

其中，`df['A']` 表示取出 DataFrame 中的 A 列，然后对该列使用 `sum()` 方法求和，得到的结果即为该列的和。