• import numpy as np array = np.array([[3080, 3180, 9080, 6880, 4180], [2460, 1960, 9480, 6010, 3460], [2720, 2820, 8920, 6120, 3320]]) 行求和 ...按列求和 value = np.sum(array, axis=0)
import numpy as np

array = np.array([[3080, 3180, 9080, 6880, 4180],
[2460, 1960, 9480, 6010, 3460],
[2720, 2820, 8920, 6120, 3320]])

按行求和
value = np.sum(array, axis=1)
print(value)

按列求和
value = np.sum(array, axis=0)
print(value)

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• numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=...python中常用的numpy进行数学计算，其中array的求和运算分为两种，一种是调用numpy.array自身的sum()方法,另一种是利用numpy的内建函数numpy.sum()使用。(tips:python...

numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=, initial=)[source])用于计算array元素的和.

python中常用的numpy进行数学计算，其中array的求和运算分为两种，一种是调用numpy.array自身的sum()方法,另一种是利用numpy的内建函数numpy.sum()使用。(tips:python从0开始计数axis=0对应第一个维度)
#example
import numpy as np
x = np.random.rand(2,3,4)    #生成三维随array
print("This is a 2*3rows 4cols array\n",x)
'''
>>> This is a 2*3rows 4cols array
[[[ 0.88264952  0.12446208  0.82166137  0.31747846]
[ 0.51436626  0.03051283  0.46987831  0.64086531]
[ 0.14819094  0.6395191   0.21753309  0.61340538]]

[[ 0.0878878   0.5317064   0.65523138  0.704961  ]
[ 0.51081521  0.88710145  0.92958269  0.89587262]
[ 0.60233393  0.26146419  0.26584161  0.0823285 ]]]
'''
print('instance method:',x.sum())
print('numpy function:',np.sum(x))
'''
>>> 'instance method:', 11.835649415181807
>>> 'numpy function:', 11.835649415181807
'''

#对特定的轴求和
print('First axis sum',x.sum(axis=0))
'''
>>> 'First axis sum',   #第一维是轴0，对前后两页array加和得到3*4的array输出
array([[ 0.97053732,  0.65616848,  1.47689275,  1.02243946],
[ 1.02518147,  0.91761428,  1.399461  ,  1.53673793],
[ 0.75052486,  0.90098329,  0.4833747 ,  0.69573388]])
'''
print('Second axis sum',x.sum(axis=1))
'''
>>> 'Second axis sum',   #第二维是轴1，将每列的三行进行sum（对行求sum），得到2*4的输出
array([[ 1.54520672,  0.79449401,  1.50907277,  1.57174914],
[ 1.20103694,  1.68027204,  1.85065568,  1.68316212]])
'''
print('Third axis sum',x.sum(axis=2))
'''
>>> 'Third axis sum',    #第三维是轴2，有4个数，将每行四个数加和（对列求sum），得到2*3输出
array([[ 2.14625142,  1.65562271,  1.6186485 ],
[ 1.97978658,  3.22337197,  1.21196823]])
'''

#对多个轴求和
print('axis1,2 sum:',x.sum(axis=(1,2)))
'''
>>> 'axis1,2 sum:      #对第二维(axis=1)和第三维(axis=2)求和，归在第一维(axis=0)上
array([ 5.42052263,  6.41512678])
'''

pic from pexels

ref: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.sum.html https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.sum.html https://blog.csdn.net/Leekingsen/article/details/76242244 https://blog.csdn.net/addmana/article/details/78472608
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• 按列求和 a.sum(axis=0) array([5, 7, 9]) 行求和 a.sum(axis=1) array([ 6, 15]) 所有元素求和 a.sum() 21 对符合条件的元素进行求和 b = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,100]]) b中有一个元素值远大于...
初始化一个array
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a)

输出：
[[1 2 3]
[4 5 6]]

按列求和
a.sum(axis=0)

输出：
array([5, 7, 9])

按行求和
a.sum(axis=1)

输出：
array([ 6, 15])

所有元素求和
a.sum()

输出：
21

对符合条件的元素进行求和
b = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,100]])

b中有一个元素值远大于其它元素值，在实际应用中可能是个异常值，求和时如果我不想把这个异常值统计在内该怎么办？
方法是可以根据条件生成一个与b大小相同的布尔矩阵，然后用b乘以这个矩阵，因为True表现为1和False为0，所以不满足条件的元素就被置为了0，然再进行求和运算，就可以把异常值排队在外了。
c = b < 10
print(c)

输出：
[[ True  True  True]
[ True  True  True]
[ True  True False]]

b*c

输出：
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 0]])

可以看到100变成了0
(b*c).sum(axis=0)

输出：
array([12, 15,  9])

(b*c).sum(axis=1)

输出：
array([ 6, 15, 15])

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• I'd like to sum every n columns of a matrix. How can I do that in a simple way without using a for loop? This is what I have now:n = 3 #size of a block we need to sum overtotal = 4 #total required s.....


I'd like to sum every n columns of a matrix. How can I do that in a simple way without using a for loop? This is what I have now:
n = 3 #size of a block we need to sum over
total = 4 #total required sums
ncols = n*total
nrows = 10
x = np.array([np.arange(ncols)]*nrows)
result = np.empty((total,nrows))
for i in range(total):
result[:,i] = np.sum(x[:,n*i:n*(i+1)],axis=1)
The result will be
array([[ 3., 12., 21., 30.],
[ 3., 12., 21., 30.],
...
[ 3., 12., 21., 30.]])
How can I vectorize this operation?
解决方案
Here's one way; first reshape x to a 3D array and then sum over the last axis:
>>> x.reshape(-1, 4, 3).sum(axis=2)
array([[ 3, 12, 21, 30],
[ 3, 12, 21, 30],
[ 3, 12, 21, 30],
[ 3, 12, 21, 30],
[ 3, 12, 21, 30],
[ 3, 12, 21, 30],
[ 3, 12, 21, 30],
[ 3, 12, 21, 30],
[ 3, 12, 21, 30],
[ 3, 12, 21, 30]])

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• ## numpy求和np.sum()

千次阅读 2020-08-05 13:06:33
numpy求和 import numpy as np a = np.array([[1, 2, 1], [3, 4, 5]]) # axis=0代表将行进行求和， # 也就是将各个的不同行进行求和 print("axis=0:", np.sum(a, axis=0)) # axis=1代表将进行求和， # ...
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• ## pandas按列、行求和

万次阅读 2019-09-15 17:24:18
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千次阅读 多人点赞 2019-10-21 09:07:32
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