降低numpy数组的3维并求和

numpy是一个Python库，用于科学计算和数值运算。它提供了高性能的多维数组对象（ndarray）和对这些数组进行操作的工具。

对于降低numpy数组的三维并求和，可以采用numpy库中的sum()函数进行实现。sum()函数用于对数组进行求和操作。

首先，需要将三维数组转换为二维数组。可以使用numpy库中的reshape()函数将三维数组reshape为二维数组。然后，可以使用sum()函数对二维数组进行求和操作。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义一个三维数组
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

# 将三维数组reshape为二维数组
reshaped_arr = arr.reshape(-1, arr.shape[-1])  # -1表示自动计算维度

# 对二维数组求和
summed_arr = np.sum(reshaped_arr, axis=0)

print(summed_arr)

输出结果为：

[22 26 30]

在以上示例代码中，我们定义了一个三维数组arr，然后使用reshape()函数将其转换为二维数组reshaped_arr。接着，我们使用sum()函数对二维数组进行求和操作，并指定axis=0参数表示沿着第一个维度（行）求和。最后，输出求和结果。

关于numpy的更多详细信息，你可以参考腾讯云的numpy产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/numpy。