Функція numpy.sum() доступна в пакеті NumPy Python. Ця функція використовується для обчислення суми всіх елементів, суми кожного рядка та суми кожного стовпця даного масиву.
java дата зараз
По суті, це підсумовує елементи масиву, бере елементи всередині масиву та додає їх разом. Також можна додавати елементи рядків і стовпців масиву. Вихід буде у формі об’єкта масиву.
Синтаксис
Існує такий синтаксис функції numpy.sum():
numpy.sum(arr, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=, initial=)
Параметри
1) arr: array_like
Це ndarray. Це вихідний масив, елементи якого ми хочемо підсумувати. Цей параметр є важливим і відіграє важливу роль у функції numpy.sum().
2) вісь: int або None або кортеж ints (необов’язково)
Цей параметр визначає вісь, уздовж якої виконується підсумовування. Вісь за замовчуванням — «Немає», яка підсумовує всі елементи масиву. Коли вісь від’ємна, відлік ведеться від останньої до першої осі. У версії 1.7.0 сума виконується на всіх осях, указаних у кортежі, замість однієї осі або всіх осей, як раніше, коли вісь є кортежем int.
3) dtype: dtype (необов'язковий)
Цей параметр визначає тип накопичувача та повернутий масив, у якому підсумовуються елементи. За замовчуванням використовується dtype arr, якщо arr не має ціле число dtype меншої точності, ніж ціле число платформи за замовчуванням. У такому випадку, коли arr має знак, використовується ціле число платформи, а коли arr без знака, то використовується ціле число без знаку такої ж точності, як і ціле число платформи.
приклад коду java
4) вихід: ndarray (необов'язково)
Цей параметр визначає альтернативний вихідний масив, у який буде розміщено результат. Цей результуючий масив повинен мати ту саму форму, що й очікуваний результат. Тип вихідних значень буде приведено, коли це необхідно.
5) keepdims: bool(опція)
Цей параметр визначає логічне значення. Якщо для цього параметра встановлено значення True, зменшена вісь залишається в результаті як розміри з розміром один. За допомогою цієї опції результат буде коректно транслюватися на вхідний масив. Keepdims не буде передано методу sum підкласів ndarray, коли передано значення за замовчуванням, але не у випадку значення, відмінного від замовчування. Якщо метод підкласу не реалізує keepdims, то може бути викликаний будь-який виняток.
6) первісний: скалярний
Цей параметр визначає початкове значення для суми.
іскра підручник
Повернення
Ця функція повертає масив тієї самої форми, що й arr, із видаленою зазначеною віссю. Якщо arr є масивом 0-d або коли вісь має значення None, повертається скаляр. Посилання на поза повертається, коли вказано вихідний масив.
Приклад 1: numpy.array()
import numpy as np a=np.array([0.4,0.5]) b=np.sum(a) b
Вихід:
0.9
У наведеному вище коді
- Ми імпортували numpy з псевдонімом «np».
- Ми створили масив 'a' за допомогою функції np.array().
- Ми оголосили змінну 'b' і присвоїли значення, яке повертає функція np.sum().
- Ми передали масив 'a' у функцію.
- Нарешті, ми спробували надрукувати значення b.
У вихідних даних було показано суму всіх елементів масиву.
приклад 2:
import numpy as np a=np.array([0.4,0.5,0.9,6.1]) x=np.sum(a, dtype=np.int32) x
Вихід:
мережі та Інтернету
6
У наведеному вище коді
- Ми імпортували numpy з псевдонімом «np».
- Ми створили масив 'a' за допомогою функції np.array().
- Ми оголосили змінну 'x' і присвоїли значення, яке повертає функція np.sum().
- Ми передали у функцію масив «a» та тип даних int32.
- Нарешті, ми спробували надрукувати значення x.
У вихідних даних відображається лише сума цілих чисел, а не значень з плаваючою комою.
приклад 3:
import numpy as np a=np.array([[1,4],[3,5]]) b=np.sum(a) b
У наведеному вище коді
Вихід:
13
Приклад 4:
import numpy as np a=np.array([[1,4],[3,5]]) b=np.sum(a,axis=0) b
У наведеному вище коді
- Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
- Ми створили масив 'a' за допомогою функції np.array().
- Ми оголосили змінну 'b' і присвоїли значення, яке повертає функція np.sum().
- Ми передали у функцію масив 'a' і axis=0.
- Нарешті, ми спробували надрукувати значення b.
У вихідних даних відповідно обчислено суму елементів стовпця.
Вихід:
array([4, 9])
Приклад 5:
import numpy as np a=np.array([[1,4],[3,5]]) b=np.sum(a,axis=1) b
Вихід:
випадковий не в java
array([5, 8])
Приклад 6:
import numpy as np b=np.sum([15], initial=8) b
Вихід:
23
У наведеному вище коді
- Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
- Ми оголосили змінну 'b' і присвоїли значення, яке повертає функція np.sum().
- Ми передали кількість елементів і початкове значення у функції.
- Нарешті, ми спробували надрукувати значення b.
У вихідних даних початкове значення було додано до останнього елемента в послідовності елементів, а потім виконано суму всіх елементів.