2维数组的Numpy Sum行数唯一(无序列重复)

2维数组是指由多个一维数组组成的数据结构，每个一维数组称为行，而每个元素称为列。Numpy是一个Python库，用于科学计算和数据分析，提供了高效的多维数组对象和各种数学函数。

Numpy的sum函数用于计算数组中元素的总和。对于一个2维数组，可以通过指定axis参数来控制计算的维度。当axis=0时，表示按列计算总和；当axis=1时，表示按行计算总和。

对于一个2维数组的Numpy Sum行数唯一的要求，意味着要计算每一行的总和，并且要求结果中的行数是唯一的，即没有重复的行。

以下是一个完善且全面的答案：

2维数组是由多个一维数组组成的数据结构，每个一维数组称为行，每个元素称为列。Numpy是一个Python库，用于科学计算和数据分析，提供了高效的多维数组对象和各种数学函数。

针对2维数组的Numpy Sum行数唯一的要求，我们可以使用Numpy的sum函数来计算每一行的总和，并确保结果中的行数是唯一的，即没有重复的行。

以下是一个示例代码，演示了如何实现这个要求：

import numpy as np

# 定义一个2维数组
array = np.array([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6],
                  [7, 8, 9],
                  [1, 2, 3]])

# 计算每一行的总和
row_sums = np.sum(array, axis=1)

# 去除重复的行
unique_rows = np.unique(array, axis=0)

# 输出结果
print("每一行的总和：", row_sums)
print("唯一的行：", unique_rows)

这段代码首先定义了一个2维数组array，然后使用np.sum函数计算了每一行的总和，并将结果存储在row_sums变量中。接着，使用np.unique函数去除了重复的行，并将结果存储在unique_rows变量中。最后，通过打印输出了每一行的总和和唯一的行。

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