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  • 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求和numpy.sum()求和

    万次阅读 2018-11-17 13:27:06
    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]) 
    '''
    

    在这里插入图片描述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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  • numpy sum()求和

    2020-06-05 15:53:35
    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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  • 因为遇上一个问题需要对矩阵按照行、列求和,这里使用的PC上又无法安装numpy和pandas就只好自己动手写一个简化版的小函数了,其实很简单,就直接上代码了,下面是具体的实现: #!usr/bin/env python #encoding:...
  • 在Python中可以使用NumPy中的sum函数来进行数值求和,sum方法的格式如下:numpy.sum(a, ...axis - 求和的方向,None或没有axis参数表示全部数据相加,axis=0,表示按列相加,axis=1,表示行相加,对于一维数组,只...
  • Numpy进行求和

    千次阅读 2020-10-28 23:31:57
  • 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, # ...
  • 本文介绍的是python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列的相关资料,下面话不多说,来看看详细的介绍吧。方法如下:导入模块:from pandas import DataFrameimport pandas as pdimport numpy as np生成...
  • 看程序写结果,二维数组,按列求和

    千次阅读 2018-08-12 13:17:20
    public class TiaoShi { public static void main(String[] args) { int[][] array = { { 1, 2 }, { 3, 4 }, { 5, 6 } }; int sum = 0; for (int i = 0; i &lt; array.le...
  • 我一直听说Numpy在这类事情上非常快,但当我运行以下内容时:import numpy as np import time c_ar = np.array([1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0]) d_ar = np.array([0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1]) e_ar = np.array([0...
  • 转置 首先确定python里有numpy这个模块。 import numpy as np arr=np.arange(9).reshape(3,3) #转置 arr.T #矩阵相乘 np.matmul(arr.T,arr)
  • 以上这篇python numpy 行归一化的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:详解python实现数据归一化处理的方式:(0,1)标准化Python...
  • Numpy按轴计算

    2020-05-27 00:57:55
    例如:a.sum(axis=0) 计算就是沿着0轴方向进行元素求和,也就是计算每的和: 最终得到的数组是[15,18,21,24] 再比如 a.mean(axis=1) 计算就是沿着1轴方向进行元素求平均值,也就是计算每行的平均值: 最终得到的...
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  • pandas按列、行求和

    万次阅读 2019-09-15 17:24:18
    用透视表创建的表格 df_pt = pd.pivot_table(table,index=["渠道"],values =['推广', 'E类', '0-17岁', '18-23岁', '24-30岁', ...现在想要对L,Y渠道的每个类别的数据求和,即求和 df_pt[...
  • 在学这数据结构这部分内容的时候,我已经深刻体会到Python语法知识的...以下分为四部分展开:Numpy一维数据结构ArrayPandas一维数据结构:SeriesNumpy二维数据结构:ArrayPandas二维数据结构: DataFrameNumpy(numer...
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  • 本文介绍的是python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列的相关资料,下面话不多说,来看看详细的介绍吧。 方法如下: 导入模块: from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np ...
  • NumPy

    千次阅读 多人点赞 2019-10-21 09:07:32
    文章目录NumPyNumPy数组对象NumPy数据类型NumPy数组运算NumPy索引和切片NumPy数组组合NumPy数组的属性NumPy数组的转换NumPy通用函数NumPy数据处理NumPy线性代数NumPy随机数NumPy例子 NumPy数组对象 NumPy中的...
  • 请参考以下代码'''区间对某做分组,然后统计各组的另一的平均值。author: 李毅'''import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame([[0.1, 1],[0.2, 2],[0.3, 3],[0.4, 4],[0.5, 5],[0.6, 6],], ...

空空如也

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numpy按列求和