平時用的sum應該是默認的axis=0 就是普通的相加,當加入axis=1以后就是將一個矩陣的每一行向量相加。 例如: ...
看起來挺簡單的樣子,但是在給sum函數中加入參數。sum a,axis 或者是.sum axis 就有點不解了 在我實驗以后發現 我們平時用的sum應該是默認的axis 就是普通的相加 而當加入axis 以后就是將一個矩陣的每一行向量相加 例如: import numpy as np np.sum , , , , , ,axis 結果就是:array , 下面是自己的實驗結果,與上面的說明有些不符 ...
2014-10-18 21:59 1 53292 推薦指數:
平時用的sum應該是默認的axis=0 就是普通的相加,當加入axis=1以后就是將一個矩陣的每一行向量相加。 例如: ...
import numpy as np # 初始化二維數組 a = np.random.randn(4, 3) # 數組普通相加,默認 axis=0 b = np.sum(a) # 按行相加,不保持其二維特性 c = np.sum(a, axis=1) # 按行相加,並且保持其二維特性 d ...
看起來挺簡單的樣子,但是在給sum函數中加入參數。sum(a,axis=0)或者是.sum(axis=1) 就有點不解了 在我實驗以后發現 我們平時用的sum應該是默認的axis=0 就是普通的相加 而當加入axis=1以后就是將一個矩陣的每一行向量相加 ...
上的元素進行求和,則object.sum(axis=0)指定對數組object的每列進行求和,objec ...
sum() 方法對系列進行求和計算。針對元組,列表。對字符串會報錯 >>>sum([0,1,2]) 3 >>> sum((2, 3, 4), 1) # 元組計算總和后再加 1 10 >>> sum([0,1,2,3,4], 2) # 列表 ...
。 實例 以下展示了使用 sum 函數的實例: >>> ...
axis 先看懂numpy.argmax的含義.那么numpy.sum就非常好理解. 看一維的例子. 上面代碼就是把各個值加相加.默認axis為0.axis在二維以上數組中才能體現出來作用. 為了描述方便,a就表示這個二維數組,np.sum(a, axis=0)的含義是a[0][j ...
摘自https://blog.csdn.net/ikerpeng/article/details/17026011 其實python中sum有兩種 一種是python自己的sum 另一種是python的numpy庫里的sum ...