Numpy 如何将二维数组的元素相加？

Question

假设我有一个 numpy 二维数组：

>>> t
array([[-0.00880717,  0.02522217, -0.01014062],
       [-0.00866732,  0.01737254,  0.05396272]])

现在使用数组切片，我可以快速获取从索引为1的列开始的所有行中的所有项目并将它们相加：

>>> t[:, 1:].sum()
0.08641680780899146

要手动验证，会发生以下情况：

>>> 0.02522217+0.01737254+-0.01014062+0.05396272
0.08641680999999998

只是为了更好地理解 numpy 数组操作，numpy 是先遍历所有行并对行的项目求和，还是先向下一列，然后向下一列？

Answer 1

感谢您提出问题，@TMOTTM！

NumPy 求和语义的工作方式记录在NumPy 手册中。

总结一下手册，同时注入我自己的理解：

1. arr.sum()在没有axis参数的情况下调用只是简单地总结了数组中的所有内容。 这是实现的最直接的语义操作。
2. arr.sum(axis=0)将在求和时折叠轴 0（第一个轴）。
3. arr.sum(axis=k)将在执行求和时折叠轴k 。

典型地，轴0在语义上被识别为行轴，轴1是列轴，轴2是深度轴，任何更高的都进入超立方体，不容易用语言描述。

混凝土：

1. 在二维数组中，要折叠行（即按列求和），请执行arr.sum(axis=0) 。
2. 在二维数组中，要折叠列（即按行求和），请执行arr.sum(axis=1) 。

归根结底，第 3 点是您要记住的：仔细推理您希望折叠哪个轴，您永远不会错！