python中的sum函式 sum axis 1

看起來挺簡單的樣子，但是在給sum函式中加入引數。sum（a，axis=0）或者是.sum(axis=1) 就有點不解了

在我實驗以後發現 我們平時用的sum應該是預設的axis=0 就是普通的相加 

而當加入axis=1以後就是將乙個矩陣的每一行向量相加

例如：import numpy as np

np.sum([[0,1,2],[2,1,3],axis=1)

結果就是：array（[3,6]）

下面是自己的實驗結果，與上面的說明有些不符：

a = np.array([[0, 2, 1]])

print a.sum()

print a.sum(axis=0)

print a.sum(axis=1)

結果分別是：3, [0 1 2], [3]

b = np.array([0, 2, 1])

print b.sum()

print b.sum(axis=0)

print b.sum(axis=1)

結果分別是：3, 3, 執行錯誤：'axis' entry is out of bounds

可知：對一維陣列，只有第0軸，沒有第1軸

c = np.array([[0, 2, 1], [3, 5, 6], [0, 1, 1]])

print c.sum()

print c.sum(axis=0)

print c.sum(axis=1)

結果分別是：19, [3 8 8], [ 3 14  2]

axis=0, 表示列。

axis=1, 表示行。

python中的sum函式 sum axis 1

看起來挺簡單的樣子，但是在給sum函式中加入引數。sum a，axis 0 或者是.sum axis 1 就有點不解了 在我實驗以後發現 我們平時用的sum應該是預設的axis 0 就是普通的相加 而當加入axis 1以後就是將乙個矩陣的每一行向量相加 例如 import numpy as np n...

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我們平時用的sum應該是預設的axis 0 就是普通的相加，而當加入axis 1以後就是將乙個矩陣的每一行向量相加 axis 0,表示列。axis 1,表示行。對於向量 import numpy as np np.array 0,2,1 array 0,2,1 b.sum 3 b.sum axis ...

python中的sum函式 sum axis 1

axis 0,表示列。axis 1,表示行。看起來挺簡單的樣子，但是在給sum函式中加入引數。sum a，axis 0 或者是.sum axis 1 就有點不解了 在我實驗以後發現 我們平時用的sum應該是預設的axis 0 就是普通的相加 而當加入axis 1以後就是將乙個矩陣的每一行向量相加 例...