array = N.loadtxt(csvdir,delimiter = ',',usecols = (3),skiprows = 1)
问题：
array里面都是数据，想对array的数据进行区间求和，获得1000<x<5000的x的和
请问用Numpy,sum()如何进行条件编写？
在线等！
numpy 范围 求和 sum，条件如何编写
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YeahHighly 2019-02-15 16:09关注array = N.loadtxt(csvdir,delimiter = ',',usecols = (3),skiprows = 1)
np.sum(array[1000:5000], axis=0)本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?评论 打赏解决 1无用举报 分享
- 回答 2 已采纳 array = N.loadtxt(csvdir,delimiter = ',',usecols = (3),skiprows = 1) np.sum(array[1000:5000], axis=
- 2022-12-13 01:24回答 1 已采纳 详细的代码和注释如下，望采纳 import numpy as np # 创建数组A A = np.array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8,
- 2021-12-17 16:22回答 1 已采纳 import numpy a=numpy.random.uniform(-0.1,0.1,size=(2,3)) print(a)
- 2022-08-03 18:09洛的地理研学的博客 在数学里，特别是将线性代数套用到物理时，爱因斯坦求和约定（Einstein summation convention）是一种标记的约定，又称为爱因斯坦标记法（Einstein notation），在处理关于坐标的方程式时非常有用。这约定是由...
- 2022-07-17 14:58回答 2 已采纳 用arange方法，它的定义是这样的:numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None)。如果只传入一个参数就表示传入stop，定义的数据范围是0-stop
- 2021-09-03 11:38回答 1 已采纳 >>> a = np.arange(1, 10) >>> np.where((3<=a)&(a<=9), -a, a) array([ 1, 2, -
- 2022-12-18 18:51回答 3 已采纳 直接改一改就能用了，YOLOV5本身就是opencv格式读写的，opencv本身就是numpy格式的数据，只不过输入读取的不是而已，你可以直接将读取接口换成numpy就可以了具体可以修改这里面的东西，
- 2022-01-30 20:05ZhShy23的博客 文章目录标记法NumPy中的einsum()方法np.einsum()的用法按行求和 按列求和向量乘积向量内积矩阵的对角线矩阵的迹矩阵的转置 标记法 NumPy方法名称einsum，其全称是Einstein summation convention（爱因斯坦求和约定...
- 2022-03-24 14:58回答 1 已采纳 建议翻译一下再发出来 import numpy as np N=np.arange(1,11) i=float(input('i=')) M=float(input('M=')) C=float(in
- 2023-03-04 10:47回答 3 已采纳 因为linspace方法的第三个参数表示要生成的个数，应该是一个整数，而你的是小数。所以报错。建议使用：np.arange(0,3.6,0.7)望采纳下。谢谢
- 2022-08-14 09:38回答 3 已采纳 1.打开cmd(管理员窗口)2.配置python环境变量。3.输入“python -m pip install numpy”4.安装成功(有success就是安装成功)如有帮助 请采纳！！
- 2020-12-25 11:51渐醒的思考者的博客 爱因斯坦求和约定 爱因斯坦求和约定(Einstein summation convention)是一种标记的约定，在处理关于坐标的方程式时非常有用。 文章目录1 简介2 一般运算3 Numpy中的einsum()方法案例1: 降维案例2: 矩阵乘法案例3: ...
- 2022-03-07 22:07回答 1 已采纳 1、查看当前工作目录下是否存在该文件 import os print(os.path.join(os.getcwd(), filename)) 2、确认文件名是否正确
- 2021-09-01 16:28DechinPhy的博客 CUDA官方针对此类问题，提供了atomic的内置函数解决方案，包含有求和、求最大值等常用函数。而这些函数的特点就在于，线程与线程之间需要有一个时序的依赖关系。就比如说求最大值的函数，它会涉及到不同线程之间的...
- 2024-02-01 19:35小旺不正经的博客 矩阵的逆 聚合操作 求和 np.sum(X) 最小值、最大值 np.min(X) np.max(X) 多维度聚会 乘积、平均值、中位数 百分位点 np.percentile(x, q=100) for percent in [0, 25, 50, 75, 100]: print(np.percentile(big_array,...
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