Python数组与矩阵求和技巧：一网打尽axis参数用法

python数组求和

使用阵列和矩阵中的数量：massif b和矩阵C，代码B.Sum（），np.sum（b），c.sum（）和np.sum（c）可以总结B和C中的所有元素并返回一个数值。
但是，对于两个维数阵列B代码B.SUM（axis = 0）表示，将每列汇总为阵列B，而B.sum（Axis = 1 ）总结了每条线，并且返回的一个维数阵列（尺寸降低了一个维度）。
相应的矩阵C，c.sum（轴= 0）和c.sum（轴= 1 ）也可以达到列和线的总和，但是返回的结果仍然是两个维矩阵。
#Define函数，ARR是一个数组，n是可以用作替代参数的数组的长度，此处不使用。
def _sum（arr，n）：＃使用构建的数量中的数量进行计算。
return（sum（arr））#calling函数arr = [] #array元素arr = [1 2 ，3 ，4 ，1 5 ] #calculate array n = len n = len（arr）ans = _sum（arr，n） - 这个，答案）。
此外，数组还提供更快的阅读方法和文件中的文件，例如，列（例如.frombytes和.tofile），如下所示，我们确定数组。
OffArrayimportArrayarr = array（'d'，（Aforanarange（5 ）））print（arr）。
arr = array（'d'，（aforainrand（5 ）））从此代码中看到，您可以看到数组的确定不仅应以含义，而且还应在类型中传达。
它可以是（Mustbec，b，b，u，h，h，i，i，i，l，l，ford）。

编程完成从键盘输入一个n*n(最大为20*20)矩阵的各元素的值,求出该矩阵两条

以下是Python实施的程序。
在+1 }行中，由空格分开：“）.split（）））矩阵。
ampend（row）#calcalcuth矩阵中的两个对角线，sum1 = 0＃sum1 = 0的元素之和最重要的对角线和最重要的对角线和最重要的元素总和中二级元素的总和（n） 矩阵的主要是：{sum1 }和{sum2 }”）。
然后使用两个循环计算矩阵中两个对角线线的元素的总和，最后发送结果。
应该注意的是，该程序不会检查输入的完整性和合法性，例如，如果输入矩阵为n*n维度，则如果输入元素为数字等。
因此，有必要确保输入数据满足要求，否则可能会导致程序失败。

python矩阵(Matrix)

如果将Python用于矩阵操作，则可以通过Numpy库中的矩阵进行操作。
例如，如果您定义了矩阵X，也可以使用矩阵传输操作：ma t1 .t矩阵倒数使用：mat1 .i matrix dot drom smortriest（np np.dot（a np ipper），也可以使用MATRIX iNFARCE：MATRIX iNFERTION（A.DP.DOT（A），A。
dot（A，B）bb） 总和（轴= 1 ）

编写一个函数,其功能是计算二维数组每行之和以及每列之和

在编程中，处理二维数组的共同点。
以下是一个python函数，可以计算给定的二维数组中的每一行总和和每列的总和：pythondefsum_rows_rows_and_cols（arr）：＃计算row_sum = [am（row）hotter] #computes每列的总和 col_sum = [i（col）forcolinzip（* arr）：returnow_sum，col_sum此功能接收一个二维数组，作为参数为'arr`，并返回包含两个部分的元组：每行总和和每列的总和。
该角色使用两个列表包含以计算订单和列的总和。
实际上，我们在'i（），角色和白人逮捕中使用的每个顺序的总和。
按二维数组的顺序迭代，计算订单元素的总和`am（row）并存储在列表中，这是每个类的总和。
对于每列的总和，`zip（）：function et` * arr`运算符。
通过'zip（* arr）以元组格式的二维阵列转置，然后使用列表carrest'Am（）：函数分别函数到所有列的主要思想。
这些结果也在每列的总和中。
最后，该功能将这两个部分的结果返回，作为元组，以进行进一步处理或显示。
此模式简单有效，适合处理各种尺寸的二维衣服。