Python и DataScience: изучаем возможности универсальной библиотеки Numpy

[skillbox]

Да, суммирует вдоль осей, если добавить параметр axis (как это сделано чуть ниже).

А вот по умолчанию, как указано в примере, эти операции применяются к массиву, как если бы он был списком чисел, вне зависимости от его формы.

[buzzroll]

M = np.dot(D,I)

проще использовать метод самого массива:

M = D.dot(I)

[artemisia_borealis]

Для приведённых примеров тащить за собой numpy это явный overhead.
Ибо поистине интригующие открытия Вас ждут, когда соберётесь сделать бинарник (можно с набором so/dll), независимый от интерпретатора и бибилиотек Python'а.

[Komesk]

A = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Это матрица из чисел, где в ряду всего 9 элементов. В принципе, идеальной является матрица 1*9, не так ли?

Вообще-то это не матрица, попробуйте ее транспонировать, например. Даже если вы ее правильно создатите
A = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

[vkshopov]

А теперь давайте добавим отдельные элементы в матрицу

sum_val = np.sum(M)
sum_val
# add all the elements of matrix.

====================================================================
45.0

np.sum() добавляет элементы в матрицу.

Чудеса машинного перевода…