pythonsumaxis

① python求和

师傅领进门修行在个人、还是要多查资料多动手联系呀

idxn=["A","B","C","D"]
cols=['YuWen','Shuxue','Yingyu','Lishi']

dfd_qz={"YuWen":[98,95,95,89],
"Shuxue":[99,96,78,77],
"Yingyu":[90,88,98,99],
"Lishi":[95,79,92,90]}

dfd_qm={"YuWen":[98,95,95,89],
"Shuxue":[99,96,78,77],
"Yingyu":[90,88,98,99],
"Lishi":[95,79,92,90]}

importpandasaspd
df1_qizhong=pd.DataFrame(dfd_qz,index=idxn,columns=cols)
df2_qimo=pd.DataFrame(dfd_qm,index=idxn,columns=cols)

print("如下表格依次为<期中>和<期末>成绩表：")
print(df1_qizhong)
print(df2_qimo)

print("如下顺序为<期中>和<期末>学生总成绩：")
print(df2_qimo.sum(axis=1))
print(df2_qimo.sum(axis=1))

print("如下顺序为<期中>和<期末>学生平均成绩：")
print(df2_qimo.mean(axis=1))
print(df2_qimo.mean(axis=1))

② Python中的sum为什么返回的还是数组

Python中的sum函数，无第二参数时，返回的是数值不是数组，数值为参数1中的数组或其它可迭代对象的全加之和。

在下列几种情况下，sum函数返回数组：（Python 3版本）

1. 使用了第二参数为axis=0，并且参数1是二维对象，则按列相加并返回数组；

2. 使用了第二参数为axis=1，并且参数1是二维对象，则按行相加并返回数组；

3. 导入了Numpy模块，并使用了Numpy中的sum函数，并且参数1是二维对象，则默认就是axis=0，即按列相加并返回数组；

importnumpyasnp
#python中自带的sum
sum([[1,2,3],[4,5,5]])#返回数值20
sum([[1,2,3],[4,5,5]],axis=0)#返回数组[578]
sum([[1,2,3],[4,5,5]],axis=1)#返回数组[614]
#Numpy中的sum
a=np.sum([[1,2,3],[4,5,5]])#返回数组[578]

注：NumPy是Python的一种开源的数值计算扩展。

③ python中怎样对多维数组的某一维求和，放在新的数组中

在Python中，一个像这样的多维表格可以通过“序列的序列”实现。一个表格是行的序列。每一行又是独立单元格的序列。这类似于我们使用的数学记号，在数学里我们用Ai,j，而在Python里我们使用A[i][j]，代表矩阵的第i行第j列。 这看起来非常像“元组的...

④ python axis=0是代表的行还是列

axis=0表示数组的第0轴，因为h本来就只包含1列，你直接做数组运算一下x.sum()就知道了。

⑤ Python,的numpy模块中有没有 阶乘函数

有阶乘函数，Numpy中，mat必须是2维的,但是array可以是多维的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。

在numpy中matrix的主要优势是：相对简单的乘法运算符号。例如，a和b是两个matrices，那么a*b，就是矩阵积。

若a=mat([1,2,3])是矩阵，则 a.A 则转换成了数组，反之，a.M则转换成了矩阵。

(5)pythonsumaxis扩展阅读：

常用的Numpy运算：

取矩阵中的某一行ss[1,:]或该行的某两列ss[1,0:2]

将数组转换成矩阵randMat=mat(random.rand(4,4))

矩阵求逆randMat.I

单位阵eye(4)

零矩阵zeros((x,y))建立x行y列的零矩阵。

最大值和最小值a.max(),a.min(),而a.max(0)表示按列选取每列的最大值。最大/小元素的下标a.argmax(),a.argmin()

#作为方法x.sum() #所有元素相加x.sum(axis=0) #按列相加x.sum(axis=1) #按行相加#作为函数sum(a,axis=0)ss.mean()

mean(a,axis=0(或1)) #按列或行求均值var(a)var(a,axis=0(或1)) #按列或行求方差。

std(a)std(a,axis=0(或1)) #按列或行求标准差ss.T或ss.transpose() #转置。

⑥ Python怎么生成三维数

给个例子看看

⑦ python的矩阵可以做什么

python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。
计算矩阵对应行列的最大、最小值、和。
3>>>a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]])
>>> a1
matrix([[1, 1],
[2, 3],
[4, 2]])
计算每一列、行的和
>>>a2=a1.sum(axis=0) #列和，这里得到的是1*2的矩阵
>>> a2
matrix([[7, 6]])
>>>a3=a1.sum(axis=1) #行和，这里得到的是3*1的矩阵
>>> a3
matrix([[2],
[5],
[6]])
>>>a4=sum(a1[1,:]) #计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值
>>> a4
5 #第0行：1+1；第2行：2+3；第3行：4+2
计算最大、最小值和索引
>>>a1.max() #计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值
4
>>>a2=max(a1[:,1]) #计算第二列的最大值，这里得到的是一个1*1的矩阵
>>> a2
matrix([[3]])
>>>a1[1,:].max() #计算第二行的最大值，这里得到的是一个一个数值
3
>>>np.max(a1,0) #计算所有列的最大值，这里使用的是numpy中的max函数
matrix([[4, 3]])
>>>np.max(a1,1) #计算所有行的最大值，这里得到是一个矩阵
matrix([[1],
[3],
[4]])
>>>np.argmax(a1,0) #计算所有列的最大值对应在该列中的索引
matrix([[2, 1]])
>>>np.argmax(a1[1,:]) #计算第二行中最大值对应在该行的索引
1

⑧ 怎么用python进行数据

pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：

• 具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。.

• 集成时间序列功能

• 既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构

• 数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行

• 灵活处理缺失数据

• 合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算

1、pandas数据结构介绍

两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建 0 到 N-1 索引。



• #-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport osimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrameimport matplotlib.pyplot as pltimport time#下面看一下cummin函数#注意：这里的cummin函数是截止到目前为止的最小值，而不是加和以后的最小值frame = DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[-10,11,12,-13]],index = list('abc'),columns = ['one','two','three','four'])print frame.cummin()print frame


• >>>


• one two three four


• a 1 2 3 4


• b 1 2 3 4


• c -10 2 3 -13


• one two three four


• a 1 2 3 4


• b 5 6 7 8


• c -10 11 12 -13

相关系数与协方差

有些汇总

⑨ python数组求和

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对每列求和，b.sum(axis=1)是对每行求和，返回的都是一维数组（维度降了一维）。

而对应矩阵c，c.sum(axis=0)和c.sum(axis=1)也能实现对列和行的求和，但是返回结果仍是二维矩阵。

# 定义函数，arr 为数组，n 为数组长度，可作为备用参数，这里没有用到。

def_sum(arr,n):

# 使用内置的 sum 函数计算。

return(sum(arr))

# 调用函数

arr=[]

# 数组元素

arr=[12,3,4,15]

# 计算数组元素的长度

n=len(arr)

ans=_sum(arr,n)

# 输出结果

print('数组元素之和为',ans)

(9)pythonsumaxis扩展阅读：

python数组使用：

python 数组支持所有list操作，包括 .pop、.insert 和 .extend。另外，数组还提供从文件，读取和存入文件的更快的方法，列如如 .frombytes 和 .tofile，如下所示我们定义一个数组。

from array import arrayarr=array('d',(a for a in range(5)))print(arr)。

arr=array('d',(a for a in range(5)))从这个代码中可以看出，一个数组的定义需要传入的不只是值还有类型。

可以是(must be c, b, B, u, h, H, i, I, l, L, f or d)。

⑩ Python中Numpy库中的np.sum怎么理解

c = np.array([[[0, 1, 2,3],
[4, 5, 6,7]],
[[1, 2, 3,4],
[5,6,7,8]]]

print( c.sum(axis=0))
print( c.sum(axis=1))
print( c.sum(axis=2))

一个不是很简单，但是很好理解的方法是：你的输入矩阵的shape是(2,2,4)，那么当axis=0时，就是在第一个dimension上进行求和，最后得到的结果的shape就是去掉第一个dimension后的shape，也就是(2,4)。具体的计算方法则是，对于c[i,j,k]，假设输出矩阵为s[j,k]，第一个dimension求和那么就是
s[j,k]=∑i(c[i,j,k])

如果axis=1，那么输出shape就是去掉第二个dim，也就是(2,4)，计算是 s[i,k]=sumj(c[i,j,k])
如果axis=2，那么输出shape就是去掉第三个dim，也就是(2,2)，计算是 s[i,j]=sumk(c[i,j,k])
在数据处理里面经常会碰到高维数据，通过二维矩阵去想它的计算方法就很难了，这个时候只要按axis对应的维度求和，其他维度的位置和形状不变，最后把shape去掉对应维度就能理解了