区分Python内置函数sum和numpy.sum() 区分Python内置函数sum和numpy.s

sum(iterable[, start]) & np.sum (a, axis = None)

sum(iterable[, start])为python内置运算

iterable – 可迭代对象，如：列表、元组、集合。
start – 指定相加的参数，如果没有设置这个值，默认为0。

>>>sum([0,1,2]) 3 >>> sum((2, 3, 4), 1)# 元组计算总和后再加 1 10 >>> sum([0,1,2,3,4], 2)# 列表计算总和后再加 2 12

np.sum (a, axis = None)

a-Elements to sum.
axis- Axis or axes along which a sum is performed. The default, axis=None, will sum all of the elements of the input array. If axis is negative it counts from the last to the first axis.
If axis is a tuple of ints, a sum is performed on all of the axes specified in the tuple instead of a single axis or all the axes as before.
axis的取值有三种情况：1.None，2.整数， 3.整数元组。
（在默认/缺省的情况下，axis取None）
如果axis取None，即将数组/矩阵中的元素全部加起来，得到一个和。
如果axis为整数，axis的取值不可大于数组/矩阵的维度。
对于二维数组：
axis = 0: 将每一列的元素相加，即变为一行（俗称压缩行）
axis = 1: 将每一行的元素相加，即变为一列（俗称压缩列）（这里的一列是为了方便理解说的，实际上，在控制台的输出中，仍然是以一行的形式输出的)

>>> np.sum([0.5, 1.5]) 2.0 >>> np.sum([[0, 1], [0, 5]]) 6 >>> np.sum([[0, 1], [0, 5]], axis=0) array([0, 6]) >>> np.sum([[0, 1], [0, 5]], axis=1) array([1, 5])

对比