sum(axis=1)
时间: 2023-11-25 20:07:01 浏览: 50
`sum(axis=1)`是一个NumPy数组的方法,用于计算沿着第2个维度(即行)的元素的总和。例如,对于以下2维数组arr:
```
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
```
使用`sum(axis=1)`将返回一个一维数组,包含沿着每一行求和的结果:
```
array([ 6, 15])
```
相当于每一行都进行了求和操作,第一行的元素和为1+2+3=6,第二行的元素和为4+5+6=15。
相关问题
.sum(axis=1)
`.sum(axis=1)` 是 NumPy 或 Pandas 库中的一个函数或方法,用于计算矩阵或数组的行之和。其中,`axis=1` 表示沿矩阵或数组的第二维(即行)进行求和。具体来说,它将沿着行的方向对数据进行求和,返回一个行向量,其中每个元素是该行所有元素的和。
例如,假设我们有以下 NumPy 数组:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
```
如果我们执行 `arr.sum(axis=1)`,则会得到一个形状为 `(3,)` 的一维数组,其中每个元素是该行所有元素的和,即:
```python
array([ 6, 15, 24])
```
这个函数或方法在很多数据处理和分析的场景中都非常有用。例如,当我们需要计算一个包含多个数据点的向量的长度时,可以将每个数据点的坐标平方求和,然后取平方根,这可以通过 `np.linalg.norm` 函数来实现,其中的 `axis` 参数也可以用来指定沿着哪个方向进行求和。
s = pts.sum(axis = 1)
`s = pts.sum(axis = 1)` 这行代码是在Python编程中对二维数组(或称为矩阵)`pts`进行操作。`axis = 1` 参数意味着我们在执行计算时沿着列(索引为1的轴)进行。
具体来说,`sum()` 函数会对每一列(因为 `axis=1`)中的所有元素求和,将每列数据缩减为一个单一的数值。结果会是一个一维数组(或向量),其长度与原矩阵的列数相同,存储的是原矩阵各列元素之和。
举个例子,如果你有一个二维数组 `pts`,其中包含多行数据(行表示样本),每一列代表一个特征值,那么 `s` 就是每个样本所有特征值之和。
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