3-numpy常用函数：A.sum(axis=n)

最新推荐文章于 2024-06-13 14:53:48 发布

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本文介绍了如何使用Python的NumPy库中A.sum(axis=n)函数来按指定轴对数组进行求和操作。通过示例展示了对二维数组按行或列求和的方法。

A.sum(axis=n): 安装维数n对数组中的元素求和

>>> a2

array([[1, 1],
[4, 1]])
>>> a2.sum(axis=0)
array([5, 2])

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python 中 np.sum()函数通俗易懂理解！

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生动理解numpy.sum()以及其axis参数

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numpy的n维矩阵 np.sum() 中参数axis的理解

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个人看来，numpy的高维矩阵，是基于一维向量和二维数组就可以进行理解的，也就是说每次把元素拓展成一个向量，就可以多出一个纬度，n为偶数时，只不过是二维数组套二维数组，类似套娃的形式即可理解。其索引是由外向内的，本质还是列表嵌套的形式的，比如一个三维矩阵［［［1，2，3］，［4，5，6］］，［［7，8，9］，［10，11，12］］］第一维度是两个，第二维度是两个，第三维度是三个。在这个理论下，a［1］［0］［2］＝9 。再说下参数axis的含义。书上和很多人的理解是直接告诉你axis＝0是跨

第二章，python--numpy常用函数详解

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想了解Numpy看这篇文章就够了，Numpy常用函数详细解释。

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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例如：输入是一个两行三列的矩阵[[0,1,2] ...

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sum(axis=0)函数是NumPy库中数组对象的一个方法，用于沿着指定的轴（axis）对数组进行求和。当axis=0时，它对列进行求和。是Python的内置函数，用于计算数字序列（如列表、元组）的总和。如果不提供参数，它会计算序列中所有元素的总和。

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在学习sum函数的过程中，经常把求和的维度弄混。最近对sum函数中的“axis=”参数有了更好的理解。为防止忘记，写一篇帖子记录，也希望能对看到的人有所帮助。

def sh2bin(sig_nm, hrirs_nm): """Spherical Harmonic Domain signals to binaural renderer. Ambisonic signals as N3D - ACN, i.e. real valued SH (time) signals. Parameters ---------- sig_nm : ((N_sph+1)**2, S) numpy.ndarray Input signal (SHD / Ambisonics). hrirs_nm : (2, (N_sph+1)**2, L) Decoding IRs matrix, 2: left,right (stacked), real coeffs, L taps. Returns ------- (2, S+L-1) numpy.ndarray Left and Right (stacked) binaural output signals. See Also -------- :py:func:`spaudiopy.decoder.magls_bin` : MagLS binaural decoder. """ assert (sig_nm.ndim == 2) assert (hrirs_nm.ndim == 3) assert (sig_nm.shape[0] == hrirs_nm.shape[1]) out_l = np.sum(signal.oaconvolve(sig_nm, np.squeeze(hrirs_nm[0, :, :]), axes=-1), axis=0) out_r = np.sum(signal.oaconvolve(sig_nm, np.squeeze(hrirs_nm[1, :, :]), axes=-1), axis=0) return np.vstack((out_l, out_r)) 这不是具体代码吗