Numpy: 在负轴下求和

在本文中，我们将介绍如何在Numpy中使用np.sum函数，在负轴下进行求和。np.sum函数是Numpy中非常基础且常用的函数之一，可用于对数组进行求和操作。

假如我们有一个3维数组arr，形状为(2,3,4)，即2个3×4的矩阵，我们想对第一个轴（即轴0）进行求和，那么我们可以这样做：

import numpy as np

arr = np.random.rand(2,3,4)
sum_axis_0 = np.sum(arr, axis=0)

这将返回一个2维数组，形状为(3,4)，即对于每个列与行相加，得到一个结果。这比较简单并容易理解。

但假如我们想对最后一个轴（即轴2）进行求和呢？我们可以这样做：

sum_axis_2 = np.sum(arr, axis=-1)

这将返回一个2维数组，形状为(2,3)，即对于每个矩阵的每一行相加，得到一个结果。你可以将负数（如-1）视为数组维度的倒数，-1表示最后一个维度，-2表示倒数第二个维度，以此类推。

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在负轴下求和的实际应用

在实际应用中，经常会出现需要对数据进行降维或者统计的情况。在这些情况下，我们会经常使用np.sum函数。

例如，在机器学习中，我们常常会将数据用矩阵的形式表示，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。当我们需要对所有样本进行统计计算时，就需要使用np.sum函数。

另一个例子是当我们需要计算一个音乐文件的声音频率时。一个音乐文件可以表示为一个由多个声道组成的数字信号，每个声道可以看做是一个1维数组。当我们需要对某一个声道（即1维数组）进行处理时，需要使用np.sum函数。

使用np.sum的注意事项

• 当我们对一个数组进行求和时，需要注意数组的形状是否与我们的预期相同。
• 我们需要明确所要求和的维度（轴），并确保传入的轴的编号或者倒数编号正确和合法。
• np.sum函数默认对所有元素进行求和，如果我们只想求某个区域的和，可以使用切片的方式获取这个区域再使用np.sum函数。
• np.sum函数可以处理多维数组，但确保传入的轴的编号或者倒数编号正确和合法是必须的。

总结

在本文中，我们介绍了如何在Numpy中使用np.sum函数，在负轴下进行求和操作。我们也阐述了在实际应用中使用np.sum的场景，并提醒了一些使用np.sum时需要注意的事项。希望这篇文章能帮助读者更好地理解np.sum函数及其用法。