python array按列求和

可以使用numpy库中的sum函数来按列求和。示例如下：

import numpy as np

# 生成一个3行4列的随机数组
arr = np.random.rand(3, 4)

# 按列求和
sum_arr = np.sum(arr, axis=0)

print(sum_arr)

输出：

[1.10812616 1.62383788 1.36526386 1.40853868]

其中，`axis=0`表示按列求和，`axis=1`表示按行求和。

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python矩阵按列求和

你可以使用numpy库来进行矩阵按列求和的操作。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个示例矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# 按列求和
column_sum = np.sum(matrix, axis=0)

print(column_sum)

这段代码中，我们使用`np.sum()`函数来计算矩阵按列求和。`axis=0`参数表示按列求和，`axis=1`则表示按行求和。结果会返回一个包含每列求和结果的一维数组。以上示例代码的输出结果为`[12 15 18]`，即第一列的和为12，第二列的和为15，第三列的和为18。

python np.array求和

可以使用numpy库中的sum函数来对numpy数组进行求和操作。

例如，创建一个包含10个元素的数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

然后使用sum函数对数组进行求和：

arr_sum = np.sum(arr)
print(arr_sum)   # 输出55，即1+2+3+4+5+6+7+8+9+10的和

如果数组是一个二维数组，那么可以通过指定axis参数来沿着指定的轴进行求和操作。

例如，创建一个3行3列的二维数组：

arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

然后对每一行进行求和：

row_sum = np.sum(arr2d, axis=1)
print(row_sum)   # 输出[ 6 15 24]，即每一行的和

或者对每一列进行求和：

col_sum = np.sum(arr2d, axis=0)
print(col_sum)   # 输出[12 15 18]，即每一列的和