对python中array.sum(axis=?)的用法介绍

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. 以上这篇对python中矩阵相加函数sum()的使用详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

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

基于Python中求和函数sum的用法详解 今天在看<集体编程智慧>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

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

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):     &

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

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

flatten()函数用法 flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数,即返回一个一维数组. flatten只能适用于numpy对象,即array或者mat,普通的list列表不适用!. a.flatten():a是个数组,a.flatten()就是把a降到一维,默认是按行的方向降 . a.flatten().A:a是个矩阵,降维后还是个矩阵,矩阵.A(等效于矩阵.getA())变成了数组.具体看下面的例子: 1.用于array(数组)对象 >>> from n

这篇主要探讨 ** 和 * 前缀运算符,**在变量之前使用的*and **运算符. 一个星(*):表示接收的参数作为元组来处理 两个星(**):表示接收的参数作为字典来处理 简单示例: >>> numbers = [2, 1, 3, 4, 7] >>> more_numbers = [*numbers, 11, 18] >>> print(*more_numbers, sep=', ') 2, 1, 3, 4, 7, 11, 18 用途: 使用 * 和

本文实例讲述了Python中的is和id用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: (ob1 is ob2) 等价于 (id(ob1) == id(ob2)) 首先id函数可以获得对象的内存地址,如果两个对象的内存地址是一样的,那么这两个对象肯定是一个对象.和is是等价的.Python源代码为证. 复制代码 代码如下: static PyObject *  cmp_outcome(int op, register PyObject *v, register PyObject *w) {  int

在ES5,Array已经提供了indexOf用来查找某个元素的位置,如果不存在就返回-1,但是这个函数在判断数组是否包含某个元素时有两个小不足,第一个是它会返回-1和元素的位置来表示是否包含,在定位方面是没问题,就是不够语义化.另一个问题是不能判断是否有NaN的元素. const arr1 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', NaN] console.log('%s', arr1.indexOf(NaN)) 结果:

本文实例讲述了python中enumerate函数遍历元素用法.分享给大家供大家参考,具体如下: enumerate函数用于遍历序列中的元素以及它们的下标 示例代码如下: i = 0 seq = ['one', 'two', 'three'] for element in seq: print i, seq[i] i += 1 #0 one #1 two #2 three print '============' seq = ['one', 'two', 'three'] for i, elem

本文实例讲述了python中迭代器(iterator)用法.分享给大家供大家参考.具体如下: #--------------------------------------- # Name: iterators.py # Author: Kevin Harris # Last Modified: 03/11/04 # Description: This Python script demonstrates how to use iterators. #----------------------

本文实例讲述了Python中threading模块join函数用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: join的作用是众所周知的,阻塞进程直到线程执行完毕.通用的做法是我们启动一批线程,最后join这些线程结束,例如: for i in range(10): t = ThreadTest(i) thread_arr.append(t) for i in range(10): thread_arr[i].start() for i in range(10): thread_arr[i].joi