为什么np.sum只显示我的np.array的最后一个元素？
np.sum函数是NumPy库中用于计算数组元素和的函数。它的作用是对数组中的元素进行求和操作，并返回求和结果。
如果np.sum只显示你的np.array的最后一个元素，可能是因为你没有正确使用np.sum函数。np.sum函数的参数应该是一个数组，而不是一个单独的元素。如果你传递给np.sum函数的是一个单独的元素，它会将该元素视为一个数组，并返回该数组的求和结果，即该元素本身。
要正确使用np.sum函数，你需要将你的np.array作为参数传递给np.sum函数。例如，如果你的np.array是arr，你可以使用np.sum(arr)来计算arr中所有元素的和。
以下是一个示例代码：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sum_result = np.sum(arr)
print(sum_result)输出结果将是15，即数组arr中所有元素的和。
关于NumPy库和np.sum函数的更多信息，你可以参考腾讯云的NumPy产品文档：NumPy产品文档
相关·内容
下面是我的代码： N=4 random_array=np.array([random.random()])[0.02441606][0.51249256]
0.5124925563367195为什么它只返回数组的最后一项，而不是对它们求和？感
浏览 17提问于2021-09-22得票数 0
回答已采纳
first_half_second_half获得一个2d形状数组(n,2*m)作为参数。函数的输出应该是一个矩阵，其中输入的行的第一个m个元素的和大于该行上最后m个元素的和。此解决方案可以工作，但对np.sum()的调用次数取决于测试大小data.Is，可以使用两个np.sum()调用来实现这一点。def first_half_second_ha
浏览 0提问于2019-08-31得票数 2
回答已采纳
1回答
假设我有三个2D numpy数组和一个加权的1D numpy数组，我想将其加权到数组中的特定元素中。import numpy as npB = np.array([[2,1,1,0],[2,2,0,2],[0,0,0,2(-1,1)sum = np.sum(A,axis=0) +<e
浏览 6提问于2022-06-12得票数 2
回答已采纳
基本上，我需要做的是：
I有一个值"n“和任意值的两个不同的数组"x”和"y“(x，y= a，b，c，.)( n，y=a，b，c，.)，我创建了一个数组"A”，如下所示: n，n-1，n-2，.，0，我创建了一个大小为n+1×n+1的2d数组"B“，其中每个元素Bi = np.sum(np.power(x，(Ai+Aj))I创建<e
浏览 2提问于2022-11-15得票数 -1
3回答
我有一个从另一个函数生成的数组列表：我想返回列表中每个单独数组的和，空数组返回为零。我试过使用numpy，如文档所示：array([1, 5])np.sum([[0, 1], [0, 5]],
浏览 1提问于2021-09-20得票数 1
回答已采纳
我有两个模型，我训练的2个基本上相同的自制数据集。一种是序列长度为1的，另一种是序列长度为2的。在第一种情况下，它就像一种魅力，并且实际计算出了我的生成过程，第二种情况比机会要好得多。我做错什么了？任何事都会有帮助的。for i_sample in range(samples):
if n
浏览 1提问于2017-03-02得票数 1
回答已采纳
，我在M-步骤中调用了SciPy的optimize.minimize函数。x_M是0到1之间的三个值，最初全部为0.5。w_vectors是在E步中计算的，它由一个NumPy一维数组组成，该数组的数据集长度在0和1之间浮动。数据集中的每一行都是介于0到3之间的三个整数特征值，例如1 0 2。
目标函数中的for循环正在减慢速度。我想用矢量化的计算来优化它。我尝试了以下方法，但是它改
浏览 2提问于2022-03-05得票数 1
回答已采纳
我有一些麻烦来理解如何用正确的方式做这件事。和给了我同样的结果。修复它的最好方法是什么？为什么这样的事情不应该被认为是一个错误在numpy？对于第一个结果，我希望得到array([[3,7]])，第二个是array([[3],[7]])。可能是相反的<
浏览 8提问于2015-07-15得票数 1
回答已采纳
1回答
最大化似然函数
、、、
我想最大化关于θ参数的似然函数。(np.log(np.array(range(N))+1)) ar3=(k*N-np.sum(n))*np.log(1-(np.sum(n))/(k*N))
return(-(ar1+ar2+ar3-par)
浏览 0提问于2017-10-12得票数 0
我一直在自学numpy，根据numpy手册，将把数组或类似数组的所有元素加在一起。但是，我注意到，如果这些数组的长度不同，numpy.sum宁愿组合它们，也不愿与它们相加。例如：array_b = [4,5,6,7,8,9]array_b = [4,5,6,7,8,9
浏览 16提问于2022-05-09得票数 0
回答已采纳
我搜索了它，网站引导我下载了一个包，但仍然没有解决我的问题。我的代码如下所示： result=[]for x in lines:TotalCells= np.array(result)[:,2]print(type(FracPos))
FracPos = np.s
浏览 47提问于2020-04-10得票数 0
我想把这个sum(sum(W_set{1}~=0))转换成Python：W_set = {[[[-0.05747274, -0.05268928],我尝试了以下方法，但结果并不相同。0.05557293, 0.11311244], [-0.05567432, -0.0558801 ]]
浏览 11提问于2021-03-12得票数 0
回答已采纳
给定以下数组：W = np.array([2, 4, 3])sum_a = 0 sum_a += np.sum(W * X[l]) # 141但这两个不是：for l in range(len(X)):
sum_a += n
浏览 0提问于2021-10-11得票数 2
我有一个连续排列的广播数组和一个蒙面数组。我想得到每一行的最后n个元素(或前n个元素)，它们是True，即： [0.00298, 0.00455, 0.00767, 0.00939, 0.01104, 0.02351, 0.03370
浏览 5提问于2022-05-30得票数 2
回答已采纳
首先，我使用np.array对多个矩阵执行操作，并取得了成功。0.92]])I = np.sum(f@(e*np.log(e/u)))
print(I)0.14538525接下来，我尝试使用矩阵中的一个元素作为变量绘制结果，
浏览 6提问于2022-07-04得票数 4
回答已采纳
是否有一个术语可以用来利用数据由几个重复的值组成的事实来加速计算？作为一个例子，当试图计算一个长的离散序列(Length=64.000.000.000，不同元素= 11，长度substring=3)上的样本熵时，我发现运行时间太长(超过10分钟)。我意识到，我应该能够利用相对较少的不同元素来加速计算，但却找不到任何与此相关的文献(我</e
浏览 2提问于2020-06-19得票数 2
回答已采纳
1回答
我有两个长度相同的数组：a = np.array([1,3,2,2,4])c = np.array([0.1,0.2,0.3,0.6,0.2]) n = 0
while (np.sum</e
浏览 3提问于2020-09-23得票数 0
回答已采纳
1回答
我想添加一个向量的值：另一个向量的值：在另一个数组指定的位置(大小相同的a，值为0 <= b[i] < len(c))
b = np.array([2, 0,
浏览 1提问于2016-10-18得票数 1
回答已采纳
我有numpy数组： wk = np.array([1, 0, 3, -4]) 如何根据特定条件应用公式，例如如何在wk中对所有正值求和。我试过了 if wk.all > 0:
np.sum(wk) 但它抛出了一个错误。
浏览 17提问于2021-09-16得票数 0
回答已采纳
让我们考虑一个非常简单的例子：a = np.array([0, 1, 2])(array([], dtype=int64),)(array([0, 1]),)
我想知道是否可以提取这些数组的长度，也就是说，我想知道第一个数组是空的，而第二个数组不是。
浏览 19提问于2022-07-19得票数 2
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
腾讯云开发者
