numpy求和import numpy as npa = np.array([[1, 2, 1], [3, 4, 5]])# axisum(a))
原创
2022-11-16 19:34:08
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我们使用（keepdims = True）来确保 A.shape 是（4,1）而不是（4，），它使我们的代码更加严格。容易减少深度学习中代码bug
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2019-01-18 20:22:00
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众所周知，sum不传参的时候，是所有元素的总和。这里就不说了。1 sum函数可以传入一个axis的参数，这个参数怎么理解呢？这样理解：假设我生成一个numpy数组a，如下
[python]
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1. >>> import numpy as np
2
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2023-10-21 17:55:34
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Numpy库---通用函数一元函数：二元函数：聚合函数：布尔数组的函数：排序：其他函数补充： 一元函数：二元函数：聚合函数： 使用np.sum或者是a.sum即可实现。并且在使用的时候，可以指定具体哪个轴。同样Python中也内置了sum函数，但是Python内置的sum函数执行效率没有np.sum那么高，可以通过以下代码测试了解到：a = np.random.rand(1000000)
%ti
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2023-12-25 10:03:05
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在计算 语义分割 结果的 metrics 的时候，会通过 K.sum 来计算 TP、FN、FP 的值，从而来计算 Precision、Recall、F1 以及 IOU 的值，不过在计算的过程中，这几个值会出现大于 1 的情况，实际上是计算中出现错误，主要原因就是 K.sum 计算中的一些问题。由于标 ...
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2021-08-07 11:29:00
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aggfunc 是用于聚合数据的功能，通常在 Pandas 中用于数据透视表（pivot table）或 GroupBy 操作中。让我们来详细探讨一下 aggfunc 和它的不同用法。sum:sum 是 Python 内置的函数，用于计算一组数值的总和。在数据透视表或 GroupBy 操作中，aggfunc=sum 将对每个分组的数值列求和。例如，对于你提供的 DataFrame，df.pivot
原创
2024-03-20 16:16:36
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pivot 用 np.sum 而不是 "sum"df_pivot = df.pivot_table( 16:39:41 [#-1] File "D:\Program Files\fs\speed_dev\resources\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 8728, in pivot_table 16:39:41
原创
2024-02-19 16:46:27
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众所周知，sum不传参的时候，是所有元素的总和。这里就不说了。1 sum函数可以传入一个axis的参数，这个参数怎么理解呢？这样理解：假设我生成一个numpy数组a，如下
[python]
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1. >>> import numpy as np
2. >>>
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2024-06-09 09:12:42
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简介NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。使用我们仅需要简单的通过import numpy as np就可以使用numpy了。为什么要用numpy？如果我们希望两个列表对应项相
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2023-11-19 09:33:09
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课上笔记(六)(Python)学习使我快乐NumPy→（Numerical+Python）首先你需要知道，以后基本会使用 import numpy as np import pandas as pdndarratys NumPy有着极为强大对象：ndarrays（Python的扩展）首先尝试着创建一个ndarrays输入：
import numpy as np
a = np.array([
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2024-05-31 22:25:46
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import numpy as np
import pandas as pd
# 加法 sum函数 输出 np.nan
# pd.Series.sum np.nan 为 0
print(
pd.Series([np.nan, 1]).sum()
)
原创
2024-04-06 07:37:06
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什么是 NumPy?NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。NumPy包的核心是 ndarray 对象。它封装了python原生的同数据类型的 n 维数组，为了保证其性能优良，其
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2023-09-22 12:59:47
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一、从python列表创建数组官方文档：https://www.numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.array.html?highlight=array#numpy.array1、和python列表不同，NumPy要求数组必须包含同一类型的数据。如果类型不匹配，NumPy会向上转换类型。如下面实例：ls = np.array([1.36, 4,
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2023-09-04 10:31:33
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NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以
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2022-06-02 06:54:08
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# 学习如何在 Python 中使用 NumPy 库进行求和
NumPy 是 Python 中用于科学计算的核心库之一，它具有强大的数组操作功能。在数据分析和科学计算中，求和是最基本的操作之一。本文将指导你如何使用 NumPy 的 `sum` 函数进行数组求和。
## 流程图
首先，我们将整个流程总结如下：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安
原创
2024-10-24 06:36:31
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目录Python内置的sum函数笔者的理解拓展：NumPy中sum函数求相似度时看到的，碰到一个疑问的地方，先写下来。《机器学习基础：相似度和距离度量究竟是什么》Python内置的sum函数作用：对可迭代对象进行求和计算。sum(iterable[, start])iterable -- 可迭代对象，如：列表、元组、集合。start -- 指定相加的参数，如果没有设置这个值，默认为0。返回计算结果
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2023-06-23 12:13:35
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同样的一段代码，在两个python文件里面执行的结果不一样，一个是按照列单位进行sum一个是所有元素进行sum； 搞了半天，最后想到了，是不是可能sum语义不同，python原生和numpy的两个？一查，果然sum分两种； 在第一个类文件里面（第二个类文件有一句: from numpy import
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2019-03-10 20:54:00
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numpy.sumnumpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=Parameters:a : array_like Elements to sum.axis : None or int or tuple ofng which a sum is performed. Th
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2023-06-07 00:15:19
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Albert Chen
Albert Chen 的个人博客 首页 分类 归档 标签 关于 numpy 维度与轴 发表于
分类于 编程语言
| 我知道 numpy 是多维数组，但是一直不理解其轴 axis 的概念，以及基于轴之上的计算。今天写了些实例终于理解了
1. 前言NumPy 数组的“加减乘除”算术运算，分别对应 add()、subtract()、multiple() 以及 divide() 函数。注意：做算术运算时，输入数组必须具有相同的形状，或者符合数组的广播规则，才可以执行运算。
下面看一组示例：import numpy as np
a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshape(3,3)
#数组a
p
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2023-08-16 17:00:01
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