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, 将其放在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。
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句法
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)轴：int或None或int的元组(可选)
此参数定义执行求和的轴。默认轴为” 无” , 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。
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, 使用arr的dtype, 除非arr的整数dtype的精度比默认平台整数的精度低。在这种情况下, 当对arr进行符号签名时, 将使用平台整数；当对arr进行无符号签名时, 则将使用与平台整数具有相同精度的无符号整数。
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)初始：标量
此参数定义总和的起始值。
退货
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。指定数组输出时, 返回对out的引用。
示例1：numpy.array()
import numpy as npa=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。
- 我们已经在函数中传递了数组” a” 。
- 最后, 我们尝试打印b的值。
范例2：
import numpy as npa=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。
范例3：
import numpy as npa=np.array([[1, 4], [3, 5]])b=np.sum(a)b【python中的numpy.sum()用例】在上面的代码中
输出
13范例4：
import numpy as npa=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。
输出
array([4, 9])范例5：
import numpy as npa=np.array([[1, 4], [3, 5]])b=np.sum(a, axis=1)b输出
array([5, 8])范例6：
import numpy as npb=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。
- 我们已经在函数中传递了元素的数量和初始值。
- 最后, 我们尝试打印b的值。
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