A numpy.sum() függvény a Python NumPy csomagjában érhető el. Ez a függvény egy adott tömb összes elemének, minden sorának és oszlopának összegének kiszámítására szolgál.
java verzió linux
Lényegében ez összegzi egy tömb elemeit, egy ndarray-en belül veszi az elemeket, és összeadja őket. Egy tömb sorai és oszlopelemei is hozzáadhatók. A kimenet egy tömbobjektum formájában lesz.
Szintaxis
A numpy.sum() függvénynek a következő szintaxisa van:
numpy.sum(arr, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=, initial=)
Paraméterek
1) arr: array_like
Ez egy ndarray. Ez az a forrástömb, amelynek elemeit összegezni szeretnénk. Ez a paraméter alapvető fontosságú, és létfontosságú szerepet játszik a numpy.sum() függvényben.
2) tengely: int vagy None vagy ints sor (opcionális)
Ez a paraméter határozza meg azt a tengelyt, amely mentén összegzés történik. Az alapértelmezett tengely a None, amely a tömb összes elemét összegzi. Ha a tengely negatív, akkor az utolsótól az első tengelyig számol. Az 1.7.0-s verzióban egy összeget hajtanak végre a sorban megadott összes tengelyen egyetlen tengely vagy az összes tengely helyett, mint korábban, amikor egy tengely ints sor.
3) dtype: dtype (opcionális)
Ez a paraméter határozza meg az akkumulátor típusát és a visszaadott tömböt, amelyben az elemek összegződnek. Alapértelmezés szerint az arr dtype értéke van használatban, kivéve, ha az arr dtype egész számmal rendelkezik, amely kevésbé pontos, mint az alapértelmezett platform egész szám. Ilyen esetben az arr előjeles esetén a platform-egész, ha pedig az arr előjel nélküli, akkor a platform egészével megegyező pontosságú előjel nélküli egész szám kerül felhasználásra.
4) kimenet: ndarray (opcionális)
Ez a paraméter határozza meg azt az alternatív kimeneti tömböt, amelybe az eredmény kerül. Ennek az eredményül kapott tömbnek a várt kimenettel megegyező alakúnak kell lennie. A kimeneti értékek típusát a rendszer szükség esetén leadja.
tömb karakterlánca c
5) Keepdims: bool (opció)
Ez a paraméter egy logikai értéket határoz meg. Ha ez a paraméter True-ra van állítva, akkor a lecsökkentett tengely egyes méretű méretként marad az eredményben. Ennek az opciónak a segítségével az eredmény helyesen lesz sugározva a bemeneti tömbhöz képest. A keepdims nem kerül átadásra az ndarray alosztályainak összegező metódusába, ha az alapértelmezett értéket adjuk át, de nem alapértelmezett érték esetén nem. Ha az alosztály metódus nem valósítja meg a keepdims-t, akkor bármilyen kivétel felvehető.
java verzió linux
6) kezdőbetű: skalár
Ez a paraméter határozza meg az összeg kezdőértékét.
Visszatér
Ez a függvény egy ugyanolyan alakú tömböt ad vissza, mint az arr, a megadott tengely eltávolításával. Ha az arr egy 0-d tömb, vagy ha a tengely értéke None, skalárt ad vissza. Egy hivatkozás ki tömbkimenet megadásakor ad vissza.
1. példa: numpy.array()
import numpy as np a=np.array([0.4,0.5]) b=np.sum(a) b
Kimenet:
0.9
A fenti kódban
- Importáltuk a numpy-t 'np' álnévvel.
- Létrehoztunk egy 'a' tömböt az np.array() függvény segítségével.
- Deklaráltuk a 'b' változót, és hozzárendeltük az np.sum() függvény visszaadott értékét.
- A függvényben átadtuk az 'a' tömböt.
- Végül megpróbáltuk kinyomtatni a b értékét.
A kimenetben a tömb összes elemének összege látható.
2. példa:
import numpy as np a=np.array([0.4,0.5,0.9,6.1]) x=np.sum(a, dtype=np.int32) x
Kimenet:
nyissa meg a beállítások menüt
6
A fenti kódban
- Importáltuk a numpy-t 'np' álnévvel.
- Létrehoztunk egy 'a' tömböt az np.array() függvény segítségével.
- Deklaráltuk az 'x' változót, és hozzárendeltük az np.sum() függvény visszaadott értékét.
- A függvényben átadtuk az „a” tömböt és az int32 adattípusát.
- Végül megpróbáltuk kinyomtatni x értékét.
A kimenetben csak az egész számok összege jelenik meg, a lebegőpontos értékek nem.
3. példa:
import numpy as np a=np.array([[1,4],[3,5]]) b=np.sum(a) b
A fenti kódban
Kimenet:
13
4. példa:
import numpy as np a=np.array([[1,4],[3,5]]) b=np.sum(a,axis=0) b
A fenti kódban
- Importáltuk a numpy-t np aliasnévvel.
- Létrehoztunk egy 'a' tömböt az np.array() függvény segítségével.
- Deklaráltuk a 'b' változót, és hozzárendeltük az np.sum() függvény visszaadott értékét.
- A függvényben átadtuk az 'a' tömböt és az axis=0-t.
- Végül megpróbáltuk kinyomtatni a b értékét.
A kimenetben ennek megfelelően került kiszámításra az oszlopelemek összege.
Kimenet:
array([4, 9])
5. példa:
import numpy as np a=np.array([[1,4],[3,5]]) b=np.sum(a,axis=1) b
Kimenet:
localdatetime java
array([5, 8])
6. példa:
import numpy as np b=np.sum([15], initial=8) b
Kimenet:
23
A fenti kódban
- Importáltuk a numpy-t np aliasnévvel.
- Deklaráltuk a 'b' változót, és hozzárendeltük az np.sum() függvény visszaadott értékét.
- A függvényben megadtuk az elemek számát és a kezdeti értéket.
- Végül megpróbáltuk kinyomtatni a b értékét.
A kimenetben a kezdeti értéket hozzáadtuk az elemsor utolsó eleméhez, majd elvégeztük az összes elem összegét.