Python:2D Numpy数组（矩阵）-查找负数（行）之和

我有一个矩阵（使用

numpy

），用户输入行数和列数。经过一些FOR循环后，用户输入元素，当然这取决于他/她选择的行数和列数

现在我需要为第7行下面的每一行找到一个负元素的和，并在精确的行之后输出这个每一行的和。这是我的代码（即使最后一件事的代码不起作用）

我应该得到这样的东西：

[-1, 2, -3] Sum of Negative Elements In This Row (Till 7th) [-4]
[-4, 5, -6] Sum of Negative Elements In This Row (Till 7th) [-10]
[-7, -8, 9] Sum of Negative Elements In This Row (Till 7th) [-15]

另外，请不要忘记，我只需要到第7行，即使它会有更多的行，我对他们不感兴趣

a = np.random.random_integers(-1, 1, (10,3))
>>> a
array([[ 0,  0, -1],
       [ 1, -1, -1],
       [ 0,  1,  1],
       [-1,  0,  0],
       [ 1, -1,  0],
       [-1,  1,  1],
       [ 0,  1,  0],
       [ 1, -1,  0],
       [-1,  0,  1],
       [ 1, -1,  1]])
>>>

您可以在numpy数组的任何维度上对其进行切片。前七行是：

>>> a[:7,:]
array([[ 0,  0, -1],
       [ 1, -1, -1],
       [ 0,  1,  1],
       [-1,  0,  0],
       [ 1, -1,  0],
       [-1,  1,  1],
       [ 0,  1,  0]])
>>>

对数组进行迭代会生成可以求和的行。布尔索引可用于根据以下条件选择项目：

>>> for row in a[:7,:]:
...     less_than_zero = row[row < 0]
...     sum_less_than = np.sum(less_than_zero)
...     print('row:{:<14}\tless than zero:{:<11}\tsum:{}'.format(row, less_than_zero, sum_less_than))


row:[ 0  0 -1]      less than zero:[-1]         sum:-1
row:[ 1 -1 -1]      less than zero:[-1 -1]      sum:-2
row:[0 1 1]         less than zero:[]           sum:0
row:[-1  0  0]      less than zero:[-1]         sum:-1
row:[ 1 -1  0]      less than zero:[-1]         sum:-1
row:[-1  1  1]      less than zero:[-1]         sum:-1
row:[0 1 0]         less than zero:[]           sum:0
>>>

[：7，：]中的行的

>：
...     小于零=行[行<0]
...     和小于等于np.和（小于零）
...     print（'row:{:遍历2D数组的每一行，用
row[row<0]
选择负值，并计算这些值的总和：

import numpy as np

a = np.array([[-1, 2, -3], [-4, 5, -6], [-7, -8, 9]])  # your array

for row in a:
    neg_sum = sum(row[row < 0])  # sum of negative values
    print('{} Sum of Negative Elements In This Row: {}'.format(row, neg_sum))

非常感谢，这正是我所需要的。有一个问题，如果我在a中的行中添加[：7，：]即使矩阵是8x8，它也会减少所有内容，我如何能够显示整个矩阵，但计算负数直到第7行？保留整行（
，用于a中的行），但将其包含在
负和=…
行中。因此我需要添加[：7，：]不是到（
对于a中的行），而是到（
neg_sum=line
）？我真的不知道在哪里添加，它给了我一个错误，维度是8，我一直到7，但没有结果
>>> for row in a[:7,:]:
...     less_than_zero = row[row < 0]
...     sum_less_than = np.sum(less_than_zero)
...     print('row:{:<14}\tless than zero:{:<11}\tsum:{}'.format(row, less_than_zero, sum_less_than))


row:[ 0  0 -1]      less than zero:[-1]         sum:-1
row:[ 1 -1 -1]      less than zero:[-1 -1]      sum:-2
row:[0 1 1]         less than zero:[]           sum:0
row:[-1  0  0]      less than zero:[-1]         sum:-1
row:[ 1 -1  0]      less than zero:[-1]         sum:-1
row:[-1  1  1]      less than zero:[-1]         sum:-1
row:[0 1 0]         less than zero:[]           sum:0
>>>

import numpy as np

a = np.array([[-1, 2, -3], [-4, 5, -6], [-7, -8, 9]])  # your array

for row in a:
    neg_sum = sum(row[row < 0])  # sum of negative values
    print('{} Sum of Negative Elements In This Row: {}'.format(row, neg_sum))

[-1  2 -3] Sum of Negative Elements In This Row: -4
[-4  5 -6] Sum of Negative Elements In This Row: -10
[-7 -8  9] Sum of Negative Elements In This Row: -15