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numpy sum函数

c = np.array([[[0, 1, 2,3], [4, 5, 6,7]], [[1, 2, 3,4], [5,6,7,8]]] print( c.sum(axis=0)) print( c.sum(axis=1)) print( c.sum(axis=2)) 一个不是很简单,但是很好理解的方法是:你的输入矩阵的shape是(2,2,4),那么当axis=0时,就是在第...

二者均为定义一个浮点数,并赋值为0,从初始值角度,二者没区别,但在运算中有所区别。其区别也就是float和double两个类型的区别。1 占用大小不同,float占4个字节,double占8个字节;2 运算速度不同,double占用字节多,运算速度会慢一些;3 精...

http://blog.csdn.net/rifengxxc/article/details/75008427

累计求和的命令。 具体例子如下所示: >>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])>>> aarray([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])>>> np.cumsum(a)array([ 1, 3, 6, 10, 15, 21])>>> np.cumsum(a, dtype=float) # specifies type of output value(s)array([ 1.,...

看了最佳评论的,我来重新举一个例子,例如矩阵[[10,1],[10,6]], 这是一个二行二列的矩阵(又叫二维方阵)。那么按列求和的代码是 np.sum([[10,1],[10,6]], axis=0), 注意这里axis=0。 同理,按行求和的代码是: np.sum([[10,1],[10,6]], axis=...

借助numpy的向量运算来求: import numpy narray=numpy.array(nlist) sum1=narray.sum() narray2=narray*narray sum2=narray2.sum() mean=sum1/N var=sum2/N-mean**2

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