如何添加 numpy 数组的行和列

您可以使用以下方法添加 2D NumPy 数组的行和列：

方法1：添加NumPy数组的行

 arr. sum (axis= 1 )

方法 2：添加 NumPy 数组列

 arr. sum (axis= 0 )

以下示例展示了如何在实践中通过以下 2D NumPy 数组使用每种方法：

 import numpy as np

#create NumPy array
arr = np. arange ( 18 ). reshape ( 6,3 )

#view NumPy array
print (arr)

[[ 0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]
 [9 10 11]
 [12 13 14]
 [15 16 17]]

示例 1：添加 NumPy 数组的行

我们可以使用以下语法来添加 NumPy 数组的行：

 import numpy as np

#calculate sum of rows in NumPy array
arr. sum (axis= 1 )

array([ 3, 12, 21, 30, 39, 48])

生成的表显示 2D NumPy 表中每行的总和。

例如：

• 第一行中的值之和为 0 + 1 + 2 = 3 。
• 第一行中的值之和为 3 + 4 + 5 = 12 。
• 第一行中的值之和为 6 + 7 + 8 = 21 。

等等。

示例 2：NumPy 表的列总和

我们可以使用以下语法来添加 NumPy 数组的列：

 import numpy as np

#calculate sum of columns in NumPy array
arr. sum (axis= 0 )

array([45, 51, 57])

生成的表显示 2D NumPy 表中每列的总和。

例如：

• 第一列中的值之和为 0+3+6+9+12+15 = 45 。
• 第一行的值之和为 1+4+7+10+13+16 = 51 。
• 第一行的值之和为 2+5+8+11+14+17 = 57 。

注意：您可以在此处找到 NumPy sum()函数的完整文档。

其他资源

以下教程解释了如何在 NumPy 中执行其他常见操作：

如何在 NumPy 数组中查找值索引
如何从 NumPy 数组中获取特定列
如何向 NumPy 数组添加列