沿 Axis 的 numpy 总和

Question

是否有一个 numpy 函数可以沿(而不是)给定 Axis 对数组求和？沿着 Axis ，我的意思是相当于:

[x.sum() for x in arr.swapaxes(0,i)].

沿 Axis i 求和。

例如，numpy.sum 不能直接工作的情况:

>>> a = np.arange(12).reshape((3,2,2))
>>> a
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3]],

       [[ 4,  5],
        [ 6,  7]],

       [[ 8,  9],
        [10, 11]]])
>>> [x.sum() for x in a] # sum along axis 0
[6, 22, 38]
>>> a.sum(axis=0)
array([[12, 15],
       [18, 21]])
>>> a.sum(axis=1)
array([[ 2,  4],
       [10, 12],
       [18, 20]])
>>> a.sum(axis=2)
array([[ 1,  5],
       [ 9, 13],
       [17, 21]])

Answer 1

从 numpy 1.7.1 开始，这里有一个更简单的答案 - 您可以将元组传递给 sum 方法的“axis”参数以对多个轴求和。所以总结除了给定的所有:

x.sum(tuple(j for j in xrange(x.ndim) if j!=i))