跨行求和矩阵而不是求和矩阵的位置值？答案

【问题标题】：Sum matrix across row instead of summing position values for matrix?跨行求和矩阵而不是求和矩阵的位置值？
【发布时间】：2017-12-04 15:15:50
【问题描述】：

我有一个大小为 N x M 的矩阵，其中：

matrix_1 = np.array([1, 0, -1, 0])
matrix_2 = np.array([0, 0,  0, 0])
matrix_3 = np.array([1, 0, -1, 0])

在通过 SciPy 执行函数后，得到的矩阵等于：

matrix_4 = np.array([2, 0, -2, 0])

我需要矩阵使得 matrix_4（生成的矩阵）在数组/行之间求和，等于：

matrix_4 = np.array([0, 0, 0])

我尝试过 np.sum([matrix_1, matrix_2, matrix_3], axis = 1) 对各行求和，但这会导致我正在使用的 SciPy 函数出错。

【问题讨论】：

你能解释一下错误吗？错误是否与形状输出(3,)有关？
是的，错误与数组的形状与另一个数组（未在此问题中列出）大小相等以执行 SciPy 功能有关。 np.sum(arrays, axis = 1) 改变结果数组的形状。
正如@jadsq 提到的，您的预期输出尚不清楚。 array([0, 0, 0]) 是你想要的吗？因为如果是这样，np.sum([matrix_1, matrix_2, matrix_3], axis=1) 将产生所需的输出，等效地，np.add.reduce([matrix_1, matrix_2, matrix_3], axis=1)。
@AlexanderReynolds 他已经拥有的代码（np.sum([matrix_1, matrix_2, matrix_3], axis = 1)）也会产生预期的输出，这就是为什么我对他的问题感到困惑......
我将投票结束此错误，因为add.reduce 是literally equivalent to sum，所以您的程序中有其他问题。

【解决方案1】：

你的意思是：

import numpy as np
a = [[1,0],[2,3]]
print(np.sum(a,axis=1)) # gives [1,5]

编辑：我刚刚理解你的问题。你可以忽略这个

【讨论】：

【解决方案2】：

如果我理解正确，这就是你想要的结果：

In [10]: np.vstack((matrix_1,matrix_2,matrix_3)).sum(axis=1)
Out[10]: array([0, 0, 0])

这就是你使用 scipy 得到的结果

In [11]: np.vstack((matrix_1,matrix_2,matrix_3)).sum(axis=0)
Out[11]: array([ 2,  0, -2,  0])

【讨论】：