平时用的sum应该是默认的axis=0 就是普通的相加,当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加。 例如: ...
看起来挺简单的样子,但是在给sum函数中加入参数。sum a,axis 或者是.sum axis 就有点不解了 在我实验以后发现 我们平时用的sum应该是默认的axis 就是普通的相加 而当加入axis 以后就是将一个矩阵的每一行向量相加 例如: import numpy as np np.sum , , , , , ,axis 结果就是:array , 下面是自己的实验结果,与上面的说明有些不符 ...
2014-10-18 21:59 1 53292 推荐指数:
平时用的sum应该是默认的axis=0 就是普通的相加,当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加。 例如: ...
import numpy as np # 初始化二维数组 a = np.random.randn(4, 3) # 数组普通相加,默认 axis=0 b = np.sum(a) # 按行相加,不保持其二维特性 c = np.sum(a, axis=1) # 按行相加,并且保持其二维特性 d ...
看起来挺简单的样子,但是在给sum函数中加入参数。sum(a,axis=0)或者是.sum(axis=1) 就有点不解了 在我实验以后发现 我们平时用的sum应该是默认的axis=0 就是普通的相加 而当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加 ...
上的元素进行求和,则object.sum(axis=0)指定对数组object的每列进行求和,objec ...
sum() 方法对系列进行求和计算。针对元组,列表。对字符串会报错 >>>sum([0,1,2]) 3 >>> sum((2, 3, 4), 1) # 元组计算总和后再加 1 10 >>> sum([0,1,2,3,4], 2) # 列表 ...
。 实例 以下展示了使用 sum 函数的实例: >>> ...
axis 先看懂numpy.argmax的含义.那么numpy.sum就非常好理解. 看一维的例子. 上面代码就是把各个值加相加.默认axis为0.axis在二维以上数组中才能体现出来作用. 为了描述方便,a就表示这个二维数组,np.sum(a, axis=0)的含义是a[0][j ...
摘自https://blog.csdn.net/ikerpeng/article/details/17026011 其实python中sum有两种 一种是python自己的sum 另一种是python的numpy库里的sum ...