python数组用sum求和_对python中矩阵相加函数sum()的使用详解

对python中矩阵相加函数sum()的使用详解

假如矩阵A是n*n的矩阵

A.sum()是计算矩阵A的每一个元素之和。

A.sum(axis=0)是计算矩阵每一列元素相加之和。

A.Sum(axis=1)是计算矩阵的每一行元素相加之和。

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时间： 2019-01-25

根据代码中运行的结果来看,主要由以下几种: 1. sum():将array中每个元素相加的结果 2. axis对应的是维度的相加. 比如: 1.axis=0时,对饮搞得是第一个维度元素的相加, [[0,1,2,3],[4,5,6,7]]和[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]对应元素相加[[0+4,1+2,2+3,3+4],[4+5,5+6,7+7,7+8]]=[[1,3,5,7],[9,11,14,16]] 2.axis=1时, 对应的是第二个维度元素相加,这时候保留第一个维度的结构(第一

复制代码 代码如下: """This module contains code from Think Python by Allen B. Downey http://thinkpython.com Copyright 2012 Allen B. Downey License: GNU GPLv3 http://www.gnu.org/licenses/gpl.html """ import os def walk(dirname):     &

本文实例讲述了Python基于checksum计算文件是否相同的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 假设有2个二进制文件(0.bin, 1.bin),用checksum检验内容是否相同 # coding: utf8 # Python2.6.2 import md5 with open('0.bin', 'rb') as f: s = md5.new(f.read()).hexdigest() with open('1.bin', 'rb') as f: ss = md5.new(f.read

基于Python中求和函数sum的用法详解 今天在看这本书的时候,看到一段Python代码,当时是百思不得其解,总觉得是书中排版出错了,后来去了解了一下sum的用法,看了一些Python大神写的代码后才发现是自己浅薄了!特在此记录一下.书中代码段摘录如下: from math import sqrt def sim_distance(prefs, person1, person2): # 得到shared_items的列表 si = {} for item in prefs[p

scipy.misc.logsumexp函数的输入参数有(a, axis=None, b=None, keepdims=False, return_sign=False),具体配置可参见这里,返回的值是np.log(np.sum(np.exp(a))). 这里需要强调的是使用该函数的场景: 一般来说,该函数主要用于非常小的数值的运算(比如蒙特卡洛取样样本).在这种情况下,将数据保持log处理是必须的.所以这时你如果想将数组中的数据累加求和就需要这样计算log(sum(exp(a))),但这样做就

1. 列表使用sum, 如下代码,对1维列表和二维列表,numpy.sum(a)都能将列表a中的所有元素求和并返回,a.sum()用法是非法的. 但是对于1维列表,sum(a)和numpy.sum(a)效果相同,对于二维列表,sum(a)会报错,用法非法. 2. 在数组和矩阵中使用sum: 对数组b和矩阵c,代码b.sum(),np.sum(b),c.sum(),np.sum(c)都能将b.c中的所有元素求和并返回单个数值. 但是对于二维数组b,代码b.sum(axis=0)指定对数组b对每列求

通过代码熟悉过程: # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * a1 =[[1,2,3],[4,5,6]] #列表 print('a1 :',a1) #('a1 :', [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) a2 = array(a1) #列表 -----> 数组 print('a2 :',a2) #('a2 :', array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])) a3 = mat(a1) #列表 ----> 矩阵 print(

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Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array.所以matrix 拥有array的所有特性. 但在数组乘和矩阵乘时,两者各有不同,如果a和b是两个matrices,那么a*b,就是矩阵积 如果a,b是数组的话,则a*b是数组的运算 1.对数组的操作 >>> import numpy as np >>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]

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引子 平常的文本处理工作中,我经常会遇到这么一种情况:用python判断一个string是否包含一个list里的元素. 这时候使用python的内置函数any()会非常的简洁: fruits = ['apple', 'orange', 'peach'] str = "I want some apples" if any(element in str for element in fruits): print "string contains some fruits."

some方法 array1.some(callbackfn[, thisArg]) 对数组array1中的每个元素调用回调函数callbackfn,当回调函数返回true或者遍历完所有数组后,some方法终止.可选参数thisArg可以替换回调函数中的this对象 filter方法 array1.filter(callbackfn[, thisArg]) 对数组array1中的每个元素调用回调函数callbackfn方法,该方法会返回一个在回调函数中返回true的元素的新的集合.可选参数this

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