解決Numpy中sum函數(shù)求和結(jié)果維度的問題
使用Numpy（下面簡(jiǎn)稱np）中的sum函數(shù)對(duì)某一維度求和時(shí)，由于該維度會(huì)在求和后變成一個(gè)數(shù)，所以所得結(jié)果的這一維度為空。
比如下面的例子：
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b = np.sum(a,axis=1) print(b.shape) # (2,)
所以，對(duì)于一個(gè)shape為(2,3)的數(shù)組，在默認(rèn)情況下使用np.sum函數(shù)求和后得到的結(jié)果shape是 (2,)，如果我們想得到的是(2,1)的shape怎么辦？比如Ng的深度學(xué)習(xí)編程練習(xí)中Course 1 Assignment 4就要求這樣。使用reshape函數(shù)當(dāng)然可以，只是沒有必要，太麻煩了一點(diǎn)不優(yōu)雅。我們可以使用通過設(shè)置keepdims參數(shù)實(shí)現(xiàn)，還是這個(gè)例子：
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b = np.sum(a,axis=1,keepdims=True) print(b.shape) # (2,1)
(2,1)和(2,)的shape之間不同參見 What's the difference between (N,) and (N,1) in Numpy? —Stackoverflow
這里有個(gè)小例子可以幫助理解：
a = np.ones((5,)) b = np.ones((5,1)) print(a) # [1. 1. 1. 1. 1.] print(b) # [[1.] # [1.] # [1.] # [1.] # [1.]]
以上這篇解決Numpy中sum函數(shù)求和結(jié)果維度的問題就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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