如何在 NumPy 中获取列或行的总和

NumPy 是 Python 中用于数值计算的重要库之一。其中，获取行或列的总和是一个常见的需求。本文将介绍如何在 NumPy 中获取行或列的总和。

方法一

NumPy 为 ndarray 类型提供了 sum 方法，它可以计算数组元素的总和。利用该方法，我们可以通过指定 axis 参数来计算每行或每列的总和，如下所示：

import numpy as np

# 构造一个 3x3 的矩阵
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算每列的总和
col_sum = a.sum(axis=0)

# 计算每行的总和
row_sum = a.sum(axis=1)

print("每列的总和为：", col_sum)
print("每行的总和为：", row_sum)

输出结果如下：

每列的总和为： [12 15 18]
每行的总和为： [ 6 15 24]

可以看到，通过指定 axis 参数，我们成功地计算了每行或每列的总和。

方法二

除了使用 sum 方法之外，我们还可以使用 np.sum 方法，如下所示：

import numpy as np

# 构造一个 3x3 的矩阵
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算每列的总和
col_sum = np.sum(a, axis=0)

# 计算每行的总和
row_sum = np.sum(a, axis=1)

print("每列的总和为：", col_sum)
print("每行的总和为：", row_sum)

输出结果与方法一相同。

方法三

如果我们只需要计算矩阵的总和，而不是每行或每列的总和，可以直接使用 np.sum，如下所示：

import numpy as np

# 构造一个 3x3 的矩阵
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算矩阵的总和
total_sum = np.sum(a)

print("矩阵的总和为：", total_sum)

输出结果为：

矩阵的总和为： 45

总结

本文介绍了三种方法来获取 NumPy 中行或列的总和，并介绍了计算矩阵总和的方法。这些方法可以帮助我们更加高效地完成数值计算任务。