计算二维 NumPy 数组中所有列的总和介绍

在数据分析过程中，经常需要对二维数组的所有列进行求和操作。对于 NumPy 数组而言，这个操作非常简单，可以利用内置的 sum() 方法轻松计算所有列的总和。

方法一：利用 sum() 方法

import numpy as np

# 创建二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算每列的和
column_sum = arr.sum(axis=0)

print(column_sum)

上面的代码中，我们先创建了一个 3×3 的二维数组，然后使用 sum() 方法对每一列进行求和，最终输出了所有列的和。需要注意的是，sum() 方法中的参数 axis=0 表示按列求和，axis=1 表示按行求和。

返回结果

[12 15 18]

方法二：利用 np.sum() 方法

除了利用内置的 sum() 方法，还可以使用 NumPy 中的 np.sum() 方法完成相同的操作。np.sum() 方法的使用方法与 sum() 方法类似，直接指定 axis 参数即可。

import numpy as np

# 创建二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算每列的和
column_sum = np.sum(arr, axis=0)

print(column_sum)

上面的代码中，我们先创建了一个 3×3 的二维数组，然后利用 np.sum() 方法对每一列进行求和，最终输出了所有列的和。

返回结果

[12 15 18]

综上所述，利用 NumPy 计算二维数组中所有列的总和非常简单，只需要利用内置的 sum() 方法或者 np.sum() 方法指定 axis 参数即可。在实际应用中，可以根据具体场景选择不同的方法。