Python Numpy sum如何将2d数组的元素相加？

假设我有一个numpy 2D数组：

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

现在使用数组切片，我可以从索引为

1

的列开始，快速获取所有行中的所有项，并将它们相加：

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

要手动验证，请执行以下操作：

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

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为了更好地理解numpy数组操作，numpy是先遍历所有行并对行中的项求和，还是先向下一列，然后再向下一列？

谢谢您的提问，@TMOTTM

NumPy的sum语义工作方式记录在中

总结本手册，同时介绍我自己的理解：

arr.sum（）

在没有

axis

参数的情况下调用，只是对数组中的所有内容求和。这是实现的最直接的语义操作

arr.sum（轴=0）

将在求和时折叠轴0（第一个轴）

arr.sum（axis=k）

将在执行求和时折叠axis

k

通常，axis

0

在语义上被认为是行轴，axis

1

是列轴，axis

2

是深度轴，任何较高的都会进入超立方体，而超立方体不容易用文字描述

混凝土制成：

在二维数组中，要折叠行（即按列求和），请执行

arr.sum（axis=0）

在二维数组中，要折叠列（即按行求和），请执行

arr.sum（axis=1）

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在一天结束时，第三点是你想要记住的：仔细思考你希望哪个轴崩溃，你永远不会出错

由于未指定轴，因此总和位于展平视图上方。行与列之间的距离不适用。您的值匹配8位小数，到

80

。他没有指定轴，因此点1）适用。我怀疑他对小数点后8位的差值感到烦恼。谢谢你的评论，不，一点也不介意。我不知道轴心国的概念玩时也缺席