NumPy 求和
总结
求和和加法有什么区别?
在两个参数之间进行加法，而在 n 个元素上进行求和。
实例
将 arr1 中的值与 arr2 中的值相加:
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([1, 2,
3])
newarr = np.add(arr1, arr2)
print(newarr)
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返回: [2 4 6]
实例
将arr1中的值与arr2中的值相加:
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([1, 2,
3])
newarr = np.sum([arr1, arr2])
print(newarr)
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返回: 12
Axis 求和
如果您指定 axis=1，NumPy 将对每个数组中的数字求和。
实例
在以下数组中对第一个轴执行求和:
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([1, 2,
3])
newarr = np.sum([arr1, arr2], axis=1)
print(newarr)
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返回: [6 6]
累积和
累积和是指部分添加数组中的元素。
例如 [1, 2, 3, 4] 的部分和将是 [1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4] = [1, 3, 6, 10]。
使用 cumsum() 函数执行部分求和。
实例
对以下数组进行累积求和:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
newarr = np.cumsum(arr)
print(newarr)
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返回: [1 3 6]
