NumPy 中矩陣的列之和
Manav Narula
2023年1月30日
2021年4月29日
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在 Python 中使用
numpy.sum()
函式查詢矩陣的列總和 -
在 Python 中使用
numpy.einsum()
函式查詢矩陣的列總和 -
在 Python 中使用
numpy.dot()
函式查詢矩陣的列總和
本教程將介紹如何在 NumPy 中沿列查詢元素的總和。
我們將計算以下矩陣的總和。
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(4,3)
print(a)
輸出:
[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]
[ 6 7 8]
[ 9 10 11]]
在 Python 中使用 numpy.sum()
函式查詢矩陣的列總和
sum()
函式計算指定軸上陣列中所有元素的總和。如果將軸指定為 0,則它將計算矩陣中各列的總和。
以下程式碼對此進行了說明。
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(4,3)
s = np.sum(a, axis=0)
print(s)
輸出:
[18 22 26]
在本教程中討論的所有方法中,該方法是最常用和最快的。
在 Python 中使用 numpy.einsum()
函式查詢矩陣的列總和
einsum()
是 NumPy 中有用而又複雜的函式。難以解釋,因為它可以根據條件以各種方式找到總和。我們可以使用它來計算矩陣的列之和,如下所示。
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(4,3)
s = np.einsum('ij->j', a)
print(s)
輸出:
[18 22 26]
ij->j
是該函式的下標,該函式用於指定我們需要計算陣列列的總和。
在 Python 中使用 numpy.dot()
函式查詢矩陣的列總和
這是一個無關緊要的方法,但瞭解 dot()
函式的廣泛使用仍應為人所知。如果我們用一個僅包含 1 的單行陣列來計算 2-D 陣列的點積,則會得到該矩陣的列之和。
以下程式碼實現了這一點。
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(4,3)
s = np.dot(a.T, np.ones(a.shape[0]))
print(s)
輸出:
[18. 22. 26.]
Author: Manav Narula
Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.
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