我有一个具有以下形状的 numpy 数组:

(365L, 280L, 300L) 

我想对第一个维度 (365) 的数组求和，以便得到 365 个值作为结果。

我可以做 np.sum()，但如何指定哪个轴？

--编辑:

答案的形状应该是:(365,)

请您参考如下方法:

NumPy 版本 >= 1.7

np.sum允许使用 整数元组 作为 axis 参数一次计算沿多个轴的总和:

import numpy as np 
arr = ... # somearray 
 
np.sum(arr, axis=(1, 2)) # along axis 1 and 2 (remember the first axis has index 0) 
np.sum(arr, axis=(2, 1)) # the order doesn't matter 

或者直接使用数组的sum方法:

arr.sum(axis=(1, 2)) 

后者仅在 arr 已经是一个 numpy 数组时有效。即使您的 arr 是 python-list，np.sum 也能正常工作。

NumPy 版本 <1.7:

使用元组作为 axis 参数的选项尚未实现，但您始终可以嵌套多个 np.sum 或 .sum调用:

np.sum(np.sum(arr, axis=1), axis=1)  # Nested sums 
arr.sum(axis=2).sum(axis=1)          # identical but more "sequential" than "nested"