sum求和axis=0,axis=1

最新推荐文章于 2024-06-13 14:53:48 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-13 14:53:48 发布 · 231 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#矩阵 #线性代数 #算法

本文介绍了在Python数据分析中，使用axis参数进行矩阵求和时的不同效果。当axis设为0时，执行列向量的非降维求和，得到一个1*5的矩阵；而将axis设为1，则进行行向量的求和，得到一个5*1的矩阵。这种方法常用于数据聚合和统计分析。

axis=0，按列非降维求和，结果维度为1*5的矩阵

axis=1，按行非降维求和，结果维度为5*1的矩阵

python 中 np.sum()函数 通俗易懂理解！
rifengxxc的博客
07-12 8万+
python numpy数组sum函数
python中，axis=0，axis=1，axis=2的理解【对于按待定轴求和，axis=‘x’的理解】
IN year
11-20 650
axis='x'的理解
python--sum函数--sum(axis=1)
aizhouqian5537的博客
09-29 425
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： 1 >>>import numpy as np 3 >>>np.sum([[0,1,2],[2,1,3],axis=1) 5 array（[3,6]） 1 c = np.array([[0, 2, 1], [3,...
python: sum 函数 --sum(axis=1)
xingchengmeng的博客
03-20 1227
sum函数当加入axis=0 就是每一列相加，当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加 举例说明： >>> a = [[1,2],[1,3]] >>> print sum(a) 7 >>> print sum(a,axis=0) [2 5] >>> print sum(a,axis=1) [3 4]
python中的sum函数.sum(axis=1)
lilong117194的博客
07-31 3541
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axis=0, 表示列。 axis=1, 表示行。对于向量：>>> import numpy as np >>> np.array([0, 2, 1]) array([0, 2, 1]) >>> b.sum() 3 >>> b.sum(axis=0) 3 >>> b.sum(axis=
对python中array.sum(axis=?)的用法介绍
09-20
例如，在统计学中，我们可以使用`axis=1`对每个样本的特征进行求和，或者在机器学习中，`axis=0`可以用来计算特征的平均值或总和。 总之，`numpy.array.sum(axis=?)`是NumPy中强大的工具，它能够根据需要在不同维度...
P = data.div(data.sum(axis=0), axis=1)
07-24
根据用户的问题，他想理解或调试类似这样的代码：`data.div(data.sum(axis=1), axis=0)` 或者类似的形式（用户提到“div sum axis”）。 引用[1]中提到了一个例子：`data.sum(axis=1)`，这里`data`是一个...
A_sum_axis0 = A.sum(axis=0) _sum_axiso, A_sum_axis. shape
05-07
当调用 `sum(axis=0)` 方法时，它会对每列的数据逐一求和，并返回一个新的数组，该数组的形状取决于输入数据的列数[^1]。如果原始数组是一个 \(n \times m\) 的矩阵，则结果会是一个大小为 \(m\) 的一维向量。 ####...
cal = A.sum(axis=0)
最新发布
11-01
`cal = A.sum(axis=0)` 这行代码的含义是对数组 `A` 按列进行求和操作，并将每一列的求和结果存储在变量 `cal` 中。在 `numpy` 里，`sum` 函数用于计算数组元素的总和，`axis` 参数用来指定求和的方向。当 `axis=0` ...
Python中的sum函数.sum(axis = 1)
热门推荐
小白_努力
01-03 3万+
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]                                         ...
python sum(axis=0)
a1059682127的博客
03-01 3043
numpy中sum(axis=0)与sum(axis=1): sum(axis=0)按行相加，对最外层[]内最大的块做块与块的运算，同时去掉最外层[] axis=0: 单层[] >>> import numpy as np >>> array = np.array([1, 2, 3]) >>> array.sum(axis=0) 6 ...
Python sum()函数和.sum(axis=0)函数
h_q_hhqh的博客
06-13 821
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。
numpy 中sum(axis=0), 对axis的理解
Cpp_download的博客
08-25 2738
sum函数中的axis 相当于去除axis指定的那个维度。 例如：a维度是(2,3,4)，则a.sum(axis=0) 结果为(3,4) a.sum(axis=1)结果为(2,4)。 即除了axis指定的那个维度外，其它维度索引值相同就累加。 def dfs_index(a, dim, index, outlist): ''' get all indexs for ...
SUM函数按照定轴求和的理解
qq_44878786的博客
07-23 142
SUM函数按照定轴求和的理解
numpy中sum函数求和时参数axis=0和axis=1的含义
jinking01的专栏
05-27 6603
简单来说，对于一个m*n的矩阵，如果sum（）的参数中没有指定axis，就是将所有的数值加到一起，得到1*1的标量。如果是axis=0，就是按照列进行加，得到一个1*n的行向量；如果axis=1，表示矩阵每一个行相加，得到一个m*1的列向量。 例如： import numpy as np np.sum([[0,1,2],[2,1,3],axis=1) 结果就是：array（[3,6]） a = np.array([[0, 2, 1]]) print a.sum() print a.sum(axi
sum(axis=0)的用法
u014345473的博客
09-06 1808
https://blog.csdn.net/u012005313/article/details/49153261  
python sum axis,numpy.sum()方法中axis参数的理解
weixin_28750421的博客
03-25 1169
numpy.sum()可以对numpy数组中的元素进行求和运算，在不指定参数axis时，会对所有的元素进行求和a = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])a.sum() # 结果：15当指定axis时，会按照参数设置对指定坐标轴进行加和，这个参数其实有点抽象，先看例子：a.sum(axis=0) # 结果：[3, 5, 7]a.sum(axis=1) # 结果：[6...
python中的sum函数
iboxty的专栏
04-10 2337
转自：这里我们平时用的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：import numpy as npnp.sum([[0,1,2],[2,1,3],axis=1)结果就是：array（[3,6]）下面是自己的实验结果，与上面的说明有些不符：a = np.array([[0, 2, 1]])print a.sum() print a.
df.sum(axis=0)
06-16
在 Pandas 中，`df.sum(axis=0)` 是一种按列求和的操作。具体来说，当参数 `axis=0` 时，表示沿着行的方向进行计算，即对每一列的元素进行求和，并返回一个包含每列总和结果的 Series 对象[^3]。 以下是一个示例...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值