格式:sum(a,axis=0)或者是a.sum(axis=1)
sum默认的axis=0 就是普通的相加 ,而当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加。
举例:
1.
import numpy as np
np.sum([[0,1,2],[2,1,3]],axis=1)
结果:array([3,6])
a = np.array([[0, 2, 1]])
print a.sum()
print a.sum(axis=0)
print a.sum(axis=1)
结果:3, [0, 2, 1], [3]
b = np.array([0, 2, 1])
print b.sum()
print b.sum(axis=0)
print b.sum(axis=1)
结果:3, 3, 第三个报错,因为和第二个例子不用在于一维数组只有一行,不需要对每一行向量进行求和
c = np.array([[0, 2, 1], [3, 5, 6], [0, 1, 1]])
print c.sum()
print c.sum(axis=0)
print c.sum(axis=1)
结果:19, [3, 8, 8], [3, 14, 2]
这里axis = 0是对应的列进行相加,axis=1是每一行的向量进行相加