按列相加程序英文解释翻译、按列相加程序的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 column-adding routine

分词翻译：

按的英语翻译：

according to; control; leave aside; press; push; refer to
【电】 press

列的英语翻译：

arrange; kind; line; list; row; tier; various
【计】 COL; column
【医】 series

相的英语翻译：

each other; mutually; appearance; looks; look at and appraise; photograph
posture
【化】 phase
【医】 phase

加的英语翻译：

add; append; increase; plus; tot; tote
【医】 add; adde; addition; admov.

程序的英语翻译：

formality; ground rule; procedure; proceeding; process; program
【计】 P; problem determination aid; PROC; program; related channel program
【化】 sequence
【经】 program; sequence

专业解析

在汉英词典视角下，“按列相加程序”是一个描述数据处理或编程操作的复合术语，其核心含义如下：

术语分解与英文对应
- 按列 (Àn liè)：指操作的方向或维度是沿着数据表格的“列”进行的。英文对应“column-wise”。
- 相加 (Xiāng jiā)：指数学运算中的加法操作，即求和。英文对应“addition” 或“summation”。
- 程序 (Chéngxù)：指为完成特定任务而设计的一系列指令或步骤。英文对应“program” 或“procedure”。
整体含义 “按列相加程序”指的是一个专门设计用来对数据表格（如电子表格、矩阵、数据库表）中的每一列（垂直方向）的所有数值元素分别进行求和运算的程序或算法过程。
- 核心操作：计算每一列中所有数值的总和。
- 操作方向：沿着列的方向（垂直）进行。
- 结果：通常输出一个包含各列求和结果的新行或数组，每个结果对应原始数据的一列。
应用场景这种程序广泛应用于：
- 数据分析与统计：计算月度销售额总和、季度支出总和、各区域指标合计等。
- 科学计算：处理实验数据矩阵，计算各参数的总和。
- 财务报表：生成总计行，如计算各费用类别的总和。
- 编程与脚本：在Python (使用Pandas的df.sum(axis=0))、R、MATLAB、SQL等语言中实现列求和功能。
技术实现简述一个典型的“按列相加程序”逻辑通常包含以下步骤：
1. 读取或输入数据表格。
2. 识别表格的列结构。
3. 遍历每一列。
4. 对于当前列，遍历该列的所有行（单元格）。
5. 将该列所有数值单元格的值累加到一个总和变量中。
6. 存储该列的总和结果。
7. 重复步骤3-6，直到所有列处理完毕。
8. 输出各列的总和结果（例如，作为一行显示在表格底部）。
实例说明假设有一个简单的销售数据表格（3行 x 3列）：

产品A 产品B 产品C

100 200 150

50 75 100

200 125 50

执行“按列相加程序”后，会计算：
- 产品A列总和：100 + 50 + 200 = 350
- 产品B列总和：200 + 75 + 125 = 400
- 产品C列总和：150 + 100 + 50 = 300
结果通常表示为一行总计：350 | 400 | 300。

产品A	产品B	产品C
100	200	150
50	75	100
200	125	50

“按列相加程序” (Column-wise Summation Program/Procedure) 是一个专注于垂直方向（列）对数据进行求和操作的特定程序或算法流程，是数据处理和统计分析中的基础工具。

网络扩展解释

“按列相加程序”这一表述可能指代两种不同场景下的操作，具体解释如下：

数学/数据处理中的操作
- 在表格数据或矩阵运算中，“按列相加”指将每一列的数据纵向求和。例如： $$ begin{matrix} 1 & 2 3 & 4 end{matrix} $$ 按列相加结果为 [4, 6]。
- 常见于Excel（使用SUM函数）、Python的NumPy库（np.sum(arr, axis=0)）等工具。
编程实现
- 若指编程中的“程序”，则需编写代码实现列求和。例如Python示例：
```
import numpy as np
matrix = np.array([, ])
column_sum = np.sum(matrix, axis=0)# 输出 [4, 6]
```

注意事项：

若涉及特殊数据格式（如稀疏矩阵），需调整算法效率。
部分数据库查询语言（如SQL）也可通过GROUP BY实现类似效果。

由于未搜索到具体上下文，以上为通用解释。若您有特定工具或场景（如Excel、Python、数据库等），可补充说明以便提供更针对性解答。