NumPy Sum – 完整指南

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您好，欢迎来到本关于Numpy sum 方法的教程。在本教程中，我们将学习 NumPy sum 方法，并看到很多相关示例。那么让我们开始吧！

另请阅读：NumPy Cos – 完整指南

什么是 NumPy 总和？

NumPy 中的 sum 方法是一个返回数组总和的函数。它可以是整个数组的总和、沿行的总和或沿列的总和。我们将在本教程的后续部分中看到每个示例的示例。

另请阅读：Numpy Sin – 完整指南

NumPy sum 的语法

让我们首先看一下 NumPy sum 函数的语法。

numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)
范围 描述 必需/可选
一个（类似数组） 要求和的元素。 必需的
轴 数组求和所沿的轴。它可以是 axis=0 即沿列或 axis=1 即沿行或 axis=None 这意味着对整个数组求和。 选修的
dtype（数据类型） 要返回的数组的数据类型。 选修的
出去 用于放置结果的替代输出数组。它必须具有与预期输出相同的形状。 选修的
keepdims（布尔值） 如果将此设置为 True，则缩小的轴将作为大小为 1 的维度保留在结果中。使用此选项，结果将针对输入数组正确广播。 选修的
最初的 总和的起始值。 选修的
在哪里 要包含在总和中的元素。 选修的

返回：与a
形状相同的数组，其中包含沿给定轴和删除的指定轴的总和。如果 axis=None，则返回一个标量，它是整个数组的总和。

Numpy.sum() 方法的示例

现在让我们开始使用 numpy.sum 方法，以便我们可以理解输出。

整个数组的 Numpy.sum()

一维数组

import numpy as np
 
a = [2, 5, 3, 8, 4]
 
sum = np.sum(a)
print("a =", a)
print("Sum of the array =", sum)

输出：

a = [2, 5, 3, 8, 4]
Sum of the array = 22

数组的总和 = 2+5+3+8+4 = 17。

二维数组

import numpy as np
 
a = [[2, 5, 4], [3, 2, 1]]
 
sum = np.sum(a)
print("a =", a)
print("Sum of the array =", sum)

输出：

a = [[2, 5, 4], [3, 2, 1]]
Sum of the array = 17

数组之和 = 2+5+4+3+2+1 = 17

Numpy.sum() 沿轴

逐列求和

import numpy as np
 
a = [[2, 5, 4],
     [3, 2, 1]]
 
# sum along axis=0 i.e. columns
sum = np.sum(a, axis=0)
print("a =", a)
print("Sum of the array =", sum)

输出：

a = [[2, 5, 4], [3, 2, 1]]
Sum of the array = [5 7 5]

第 0 列总和 = 2+3 = 5
第 1 列总和 = 5+2 = 7
第 2 列总和 = 4+1 = 5

逐行求和

import numpy as np
 
a = [[2, 5, 4],
     [3, 2, 1]]
 
# sum along axis=1 i.e. rows
sum = np.sum(a, axis=1)
print("a =", a)
print("Sum of the array =", sum)

输出：

a = [[2, 5, 4], [3, 2, 1]]
Sum of the array = [11  6]

第 0 行总和 = 2+5+4 = 11
第 1 行总和 = 3+2+1 = 6

空数组的 Numpy.sum()

import numpy as np
 
a = []
b = [[]]
 
sum_a = np.sum(a)
print("a =", a)
print("Sum of the 1-d empty array =", sum_a)
 
sum_b = np.sum(b)
print("b =", b)
print("Sum of the 2-d empty array =", sum_b)

输出：

a = []
Sum of the 1-d empty array = 0.0
b = [[]]
Sum of the 2-d empty array = 0.0

空数组的和是中性元素，即 0。

将数组的 Numpy.sum() 返回为 float 数据类型

这与上面的示例相同，只是这里返回的值是浮点数据类型。

整个数组的总和

import numpy as np
 
a = [[3, 12, 4], [3, 5, 1]]
 
sum = np.sum(a, dtype=float)
print("a =", a)
print("Sum of the array =", sum)

输出：

a = [[3, 12, 4], [3, 5, 1]]
Sum of the array = 28.0

逐列求和

import numpy as np
 
a = [[3, 12, 4],
     [3, 5, 1]]
 
# sum along axis=0 i.e. columns
sum = np.sum(a, dtype=float, axis=0)
print("a =", a)
print("Sum of the array =", sum)

输出：

a = [[3, 12, 4], [3, 5, 1]]
Sum of the array = [ 6. 17.  5.]

逐行求和

import numpy as np
 
a = [[3, 12, 4],
     [3, 5, 1]]
 
# sum along axis=1 i.e. rows
sum = np.sum(a, dtype=float, axis=1)
print("a =", a)
print("Sum of the array =", sum)

输出：

a = [[3, 12, 4], [3, 5, 1]]
Sum of the array = [19.  9.]

结论

就这样！在本教程中，我们了解了 Numpy sum 方法，并使用该方法练习了不同类型的示例。

参考