给定一个4维矩阵,如何得到最后两维的和?
时间: 2024-04-08 13:33:26 浏览: 139
要得到最后两维的和,你可以使用numpy库中的sum函数。假设你的4维矩阵名为matrix,你可以使用以下代码来计算最后两维的和:
```python
import numpy as np
# 创建一个4维矩阵
matrix = np.array([[[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]], [[[9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16]]]])
# 计算最后两维的和
result = np.sum(matrix, axis=(-2, -1))
print(result)
```
这将输出:
```
[[10 26]
[42 58]]
```
这里,axis=(-2, -1)参数表示对倒数第二维和倒数第一维进行求和操作。
相关问题
给定一个4维矩阵 如何得到最后两维的和
假设4维矩阵为`A`,其中`A[i][j][k][l]`表示第`i`个元素、第`j`行、第`k`列、第`l`深度的值。
你可以使用以下代码得到最后两维的和:
```python
import numpy as np
# 创建一个4维矩阵
A = np.random.rand(2, 3, 4, 5)
# 求最后两维的和
B = np.sum(A, axis=(-1, -2))
print(B)
```
这里使用了NumPy库,它是一个Python科学计算库,可以方便地进行向量化操作。`np.sum`函数用于计算数组元素的和,`axis=(-1, -2)`表示在最后两个轴上求和,也就是第三维和第四维。
给定一个4维矩阵,如何得到最后两维的和
如果你有一个4维矩阵(有时也称为四度数组),想要获取最后两个维度的元素之和,你可以通过循环遍历最后一个维度的元素,并对它们求和。这通常在你需要计算每个子矩阵(由最后一维索引组成)的总和时会用到。假设你有一个numpy数组或其他支持多维数组操作的库,可以按照以下步骤进行:
```python
# 假设你有一个4D numpy数组 arr
arr_4d = np.array(...) # 请替换为实际的4维数组
# 获取最后两个维度的形状
last_two_dim_shape = arr.shape[-2:]
# 初始化一个新的二维数组来存储结果
sums = np.zeros(last_two_dim_shape)
# 遍历并计算每个子矩阵的和
for i in range(last_two_dim_shape[0]):
for j in range(last_two_dim_shape[1]):
sums[i, j] = arr[:, :, :, i * last_two_dim_shape[1] + j].sum()
sums
```
这里假设`arr[:, :, :, : last_two_dim_shape[1]]`代表原始矩阵的最后两个维度的所有元素,然后使用`sum()`函数累加。
阅读全文
相关推荐














