对python中array.sum(axis=?)的用法介绍

以下是关于“对Python中array.sum(axis=?)的用法介绍”的完整攻略。

背景

在Python中，使用numpy库中的array对象可以进行多维数组的操作。其中，array.sum()函数可以对数组进行求和操作。而参数则可以指定对哪个维度进行求和操作。本攻略将介绍array.sum(axis=?)的用法。

步骤

步一：创建数组

在介绍array.sum(axis=?)的用法之前，需要先创建一个数组。以下是示例代码：

import numpy as np

# 创建数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
`

在上面的示例代码中，我们使用numpy库创建了一个3x3的数组。

### 步二：使用array.sum()函数求和

在创建数组之后，可以使用array.sum()函数对数组进行求和操作。以下是示例代码：

```python
import numpy as np# 创建数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 对数组进行求和
sum_all = arr.sum()

# 输出结果
print('sum_all:', sum_all)

在上面的示代码中，我们使用array.sum()函数对数组进行求和操作，并将结果存储在变量sum_all中。

步三：使用axis参数指定维度

在使用array.sum()函数求和时，可以使用axis参数指定对哪个维度进行求和操作。以下是示例代码：

import numpy as np

# 创建数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 对数组进行求和
sum_axis_0 = arr.sum(axis=0)
sum_axis_1 = arr.sum(axis=1)

# 输出结果
print('sum_axis_0:', sum_axis_0)
print('sum_axis_1:', sum_axis_1)

在上面的示例代码中，我们使用axis参数指定对第0维和第1维进行求和操作，并将结果存储在变量sum_axis_0和sum_axis_1中。

示例

以下是两个示例，分别演示了如何使用array.sum()函数和axis参数对数组进行求和操作。

示例一：对所有元素进行求和

import numpy as np

# 创建数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 对数组进行求和
sum_all = arr.sum()

# 输出结果
print('sum_all:', sum_all)

在上面的示例代码中，我们对一个3x3的数组进行求和操作，并将结果存储在变量sum_all中。

示例二：对每一行进行求和

import numpy as np

# 创建数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 对数组进行求和
sum_axis_1 = arr.sum(axis=1)

# 输出结果
print('sum_axis_1:', sum_axis_1)

在上面的示例代码中，我们使用axis参数指定对1维进行求和操作，并将结果存储在变量sum_axis_1中。

结论

综上所述，“对Python中array.sum(axis=?)的用法介绍”的攻略介绍了如何使用array.sum()函数对数组进行求和操作，并使用axis参数指定对哪个维度进行和操作。同时，攻略还提供了两个示例代码分别演示了对所有元素进行求和和对每一行进行求和的操作。读者可以根据需要选择适合的代码进行操作。