numpy - sum()函数

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numpy.sum()函数在Python的NumPy包中可用。此函数用于计算给定数组的所有元素的总和,每一行的总和以及每一列的总和。

本质上,此求和是对数组中的元素求和,将其放入ndarray中,然后将它们加在一起。也可以添加数组的行和列元素。输出将采用数组对象的形式。

链接:https://www.learnfk.comhttps://www.learnfk.com/numpy/numpy-sum.html

来源:LearnFk无涯教程网

numpy.sum()

语法

numpy.sum()函数具有以下语法:

numpy.sum(arr, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>)

参数

1)arr:array_like

这是一个ndarray。这是我们要求和的元素的源数组。此参数是必需的,并且在numpy.sum()函数中起着至关重要的作用。

2)axis:整数(int)或无(None)或整数元组(可选)

此参数定义执行求和的轴。默认轴为"None",它将对数组的所有元素求和。轴为负数时,从最后一个轴开始计数。在版本1.7.0中,对一个元组中指定的所有轴执行求和,而不是像以前一样对一个轴或所有轴执行求和。

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3)dtype:dtype(可选)

此参数定义累加器的类型以及将元素相加的返回数组。默认情况下,除非arr的整数dtype的精度比默认平台整数的精度低,否则将使用arr的dtype。在这种情况下,当对arr语法时,将使用平台整数;当对arr语法时,将使用与平台整数精度相同的无符号整数。

4)out:ndarray(可选)

此参数定义将放置结果的替代输出数组。此结果数组必须具有与预期输出相同的形状。必要时将强制转换输出值的类型。

5)keepdims:bool(选项)

此参数定义一个布尔值。当此参数设置为True时,缩小的轴将保留为尺寸为1的尺寸。借助此选项,将针对输入数组正确广播结果。当传递默认值时,keepdims不会传递给ndarray的子​​类的sum方法,但如果传递非默认值,则不会传递给keepdims。如果子类方法未实现keepdims,则可以引发任何异常。

6)initial:scalar 标量

此参数定义总和的起始值。

返回值

此函数返回与arr形状相同的数组,但删除了指定的轴。当arr为0-d数组时,或当轴为None时,返回标量。指定数组输出后,将返回对 out 的引用。

示例1:numpy.array()

import numpy as np
a=np.array([0.4,0.5])
b=np.sum(a)
b

输出:

0.9

在上面的代码中

  • 我们导入了别名为'np'的numpy。
  • 我们已经使用np.array()函数创建了一个数组'a'。
  • 我们已经声明了变量'b'并分配了np.sum()函数的返回值。
  • 我们在函数中传递了数组'a'。
  • 最后,我们尝试打印b的值。

在输出中,显示了数组所有元素的总和。

范例2:

import numpy as np
a=np.array([0.4,0.5,0.9,6.1])
x=np.sum(a, dtype=np.int32)
x

输出:

6

在上面的代码中

  • 我们导入了别名为'np'的numpy。
  • 我们已经使用np.array()函数创建了一个数组'a'。
  • 我们已经声明了变量'x'并分配了np.sum()函数的返回值。
  • 我们在函数中传递了数组'a'和int32的数据类型。
  • 最后,我们尝试打印x的值。

在输出中,仅显示整数之和,而不显示浮点值。

范例3:

import numpy as np
a=np.array([[1,4],[3,5]])
b=np.sum(a)
b

在上面的代码中

输出:

13

范例4:

import numpy as np
a=np.array([[1,4],[3,5]])
b=np.sum(a,axis=0)
b

在上面的代码中

  • 我们导入了别名为np的numpy。
  • 我们已经使用np.array()函数创建了一个数组'a'。
  • 我们已经声明了变量'b'并分配了np.sum()函数的返回值。
  • 我们在函数中传递了数组'a'和axis = 0。
  • 最后,我们尝试打印b的值。

在输出中,相应地计算了列元素的总和。

输出:

array([4, 9])

范例5:

import numpy as np
a=np.array([[1,4],[3,5]])
b=np.sum(a,axis=1)
b

输出:

array([5, 8])

范例6:

import numpy as np
b=np.sum([15], initial=8)
b

输出:

23

在上面的代码中

  • 我们导入了别名为np的numpy。
  • 我们已经声明了变量'b'并分配了np.sum()函数的返回值。
  • 我们已在函数中传递了元素数量和初始值。
  • 最后,我们尝试打印b的值。

在输出中,初始值已添加到元素序列中的最后一个元素,然后执行所有元素的总和。

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