Python中如何对numpy数组每行的正元素求和？

你的代码当前输出的是每行正元素的个数，而非它们的和——因为np.sum(A[i]>0)是对布尔数组（正元素为True，对应数值1）求和，本质是计数。要得到正元素的和，需要先提取每行的正元素再求和，或者用numpy的向量化操作高效处理。

方法1：修改原循环代码 #

直接在循环里提取当前行的正元素后求和：

import numpy as np
A=np.array([[0,-2,3],[1,0,6],[7,8,0]])
B1=[]
for i in range(len(A)):
    # 筛选出当前行的正元素，再计算总和
    positive_elements = A[i][A[i] > 0]
    B = np.sum(positive_elements)
    B1.append(B)
print(B1)

输出：

[3, 7, 15]

方法2：numpy向量化操作（更高效） #

利用numpy的广播和按轴求和功能，避免循环，适合处理大规模数组：

方式A：使用np.where替换非正元素为0后求和 #

import numpy as np
A=np.array([[0,-2,3],[1,0,6],[7,8,0]])
# 将非正元素替换为0，然后沿行(axis=1)求和
B = np.where(A > 0, A, 0).sum(axis=1)
print(B.tolist())

方式B：用掩码与原数组相乘后求和 #

import numpy as np
A=np.array([[0,-2,3],[1,0,6],[7,8,0]])
# 布尔掩码与原数组相乘，非正元素会被置为0，再沿行求和
B = (A * (A > 0)).sum(axis=1)
print(B.tolist())

两种方式的输出均为：

[3, 7, 15]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者isaacmodi123