Python基礎 - Numpy庫中的np.sum(array,axis=0,1,2...)

首先看一下什麼叫做維度，一個矩陣的維度大家都知道是二維。包含行和列。以下是三維的：

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

 查看維度：c.ndim = 3，更簡單的，小括號旁有幾個中括號 [ 就是幾維。

print(c.ndim)   # 3
print(c.shape)  # (2, 2, 4)

定位到某個元素時，c[i][j][k]，其中 i 表示第一維，j 表示第二維，k 表示第三維。

axis取多少，就表明在哪個維度上求和。

• axis=None 表示對所有元素求和。
• axis=0 表示在第1個維度上求和。
• axis=1 表示在第2個維度上求和。
• 以此類推…

axis=0，對 i 進行求和，其餘爲結果的索引。求和公式爲：

輸出的shape自然也就是去掉 i的，爲（j, k），這裏就是（2，4）

例如s[1,1]=(1+2)=3，結果正確，其餘的可以自己驗算。

print(c.sum(axis=0).shape) # (2, 4)
print(c.sum(axis=0))       # 在第1個維度上求和。
# [[ 1  3  5  7]
#  [ 9 11 13 15]]

axis=1，對 j 進行求和，直接把上面的公式中的 i改爲 j就行了。求和公式爲：

輸出的shape等於原來的減去j的，也就是（2，4）

print(c.sum(axis=1).shape)  # (2, 4)
print(c.sum(axis=1))        # 在第2個維度上求和。
# [[ 4  6  8 10]
#  [ 6  8 10 12]]

 axis=2，與上面同理。

print(c.sum(axis=2).shape)  # (2, 2)
print(c.sum(axis=2))        # 在第2個維度上求和。
# [[ 6 22]
#  [10 26]]

對三維數組a來說，axis=（0，1，2）也就等於axis=None，對所有元素進行求和。

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參考：

https://blog.csdn.net/Cowry5/article/details/80188056