python - 同时求和4维矩阵的3维

我有4D矩阵mat4。有没有一种方法可以同时对矩阵的多个维度求和，而不是使用np.sum(mat, axis=)并为3个维度定义3次axis？

#Sum `mat4` except `axis=0`

mat4 = np.random.rand(2,3,4,5)
matsum = np.sum(mat4, axis=3)
matsum = np.sum(matsum, axis=2)
matsum = np.sum(matsum, axis=1)

print matsum.shape
>> (2L,)

最佳答案

axis关键字可以是int或tuple，因此
你可以简单地使用

np.sum(mat, axis=(1, 2, 3))

从np.sum文档：


  如果axis是一个整数元组，则对所有轴进行求和
  在元组中指定，而不是像以前一样指定单个轴或所有轴。

关于python - 同时求和4维矩阵的3维，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/52033761/