按列相加程式英文解釋翻譯、按列相加程式的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 column-adding routine

分詞翻譯：

按的英語翻譯：

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

列的英語翻譯：

arrange; kind; line; list; row; tier; various
【計】 COL; column
【醫】 series

相的英語翻譯：

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

加的英語翻譯：

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

程式的英語翻譯：

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

專業解析

在漢英詞典視角下，“按列相加程式”是一個描述數據處理或編程操作的複合術語，其核心含義如下：

術語分解與英文對應
- 按列 (Àn liè)：指操作的方向或維度是沿着數據表格的“列”進行的。英文對應“column-wise”。
- 相加 (Xiāng jiā)：指數學運算中的加法操作，即求和。英文對應“addition” 或“summation”。
- 程式 (Chéngxù)：指為完成特定任務而設計的一系列指令或步驟。英文對應“program” 或“procedure”。
整體含義 “按列相加程式”指的是一個專門設計用來對數據表格（如電子表格、矩陣、數據庫表）中的每一列（垂直方向）的所有數值元素分别進行求和運算的程式或算法過程。
- 核心操作：計算每一列中所有數值的總和。
- 操作方向：沿着列的方向（垂直）進行。
- 結果：通常輸出一個包含各列求和結果的新行或數組，每個結果對應原始數據的一列。
應用場景這種程式廣泛應用于：
- 數據分析與統計：計算月度銷售額總和、季度支出總和、各區域指标合計等。
- 科學計算：處理實驗數據矩陣，計算各參數的總和。
- 財務報表：生成總計行，如計算各費用類别的總和。
- 編程與腳本：在Python (使用Pandas的df.sum(axis=0))、R、MATLAB、SQL等語言中實現列求和功能。
技術實現簡述一個典型的“按列相加程式”邏輯通常包含以下步驟：
1. 讀取或輸入數據表格。
2. 識别表格的列結構。
3. 遍曆每一列。
4. 對于當前列，遍曆該列的所有行（單元格）。
5. 将該列所有數值單元格的值累加到一個總和變量中。
6. 存儲該列的總和結果。
7. 重複步驟3-6，直到所有列處理完畢。
8. 輸出各列的總和結果（例如，作為一行顯示在表格底部）。
實例說明假設有一個簡單的銷售數據表格（3行 x 3列）：

産品A 産品B 産品C

100 200 150

50 75 100

200 125 50

執行“按列相加程式”後，會計算：
- 産品A列總和：100 + 50 + 200 = 350
- 産品B列總和：200 + 75 + 125 = 400
- 産品C列總和：150 + 100 + 50 = 300
結果通常表示為一行總計：350 | 400 | 300。

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

“按列相加程式” (Column-wise Summation Program/Procedure) 是一個專注于垂直方向（列）對數據進行求和操作的特定程式或算法流程，是數據處理和統計分析中的基礎工具。

網絡擴展解釋

“按列相加程式”這一表述可能指代兩種不同場景下的操作，具體解釋如下：

數學/數據處理中的操作
- 在表格數據或矩陣運算中，“按列相加”指将每一列的數據縱向求和。例如： $$ begin{matrix} 1 & 2 3 & 4 end{matrix} $$ 按列相加結果為 [4, 6]。
- 常見于Excel（使用SUM函數）、Python的NumPy庫（np.sum(arr, axis=0)）等工具。
編程實現
- 若指編程中的“程式”，則需編寫代碼實現列求和。例如Python示例：
```
import numpy as np
matrix = np.array([, ])
column_sum = np.sum(matrix, axis=0)# 輸出 [4, 6]
```

注意事項：

若涉及特殊數據格式（如稀疏矩陣），需調整算法效率。
部分數據庫查詢語言（如SQL）也可通過GROUP BY實現類似效果。

由于未搜索到具體上下文，以上為通用解釋。若您有特定工具或場景（如Excel、Python、數據庫等），可補充說明以便提供更針對性解答。