掌握numpy sum函数 axis属性
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实际上，不仅限于numpy的sum函数，在keras.backend、pandas等多个科学计算库中，axis参数同样是一个频繁出现的选项，且多数库的官方文档在定义axis功能时均参照了numpy的相关操作规范。
先从一维的向量开始
vector = np.array([0, 1, 2, 3]) # 实际上是行向量
print("vector is", vector, ", shape is:", vector.shape)
print("[axis=%d] result is" % 0, np.sum(vector, axis=0), ", shape is", np.sum(vector, axis=0).shape)
print("[axis=%d] result is" % -1, np.sum(vector, axis=-1), ", shape is", np.sum(vector, axis=-1).shape)
AI写代码python
运行执行该段Python代码后，将生成相应的输出结果：
vector is [0 1 2 3] , shape is: (4,)
[axis=0] result is 6 , shape is ()全部评论 (0)
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