Python

Python의 numpy sum() 함수는 주어진 축을 기준으로 배열 요소의 합계를 얻는 데 사용됩니다.

Python numpy sum() 함수 구문

Python NumPy sum() 메서드의 구문은 다음과 같습니다:

sum(array, axis, dtype, out, keepdims, initial)

• 배열 요소는 합계를 계산하는 데 사용됩니다.
• 만약 축이 제공되지 않으면 모든 요소의 합계가 반환됩니다. 축이 int들의 튜플이면 주어진 축의 모든 요소의 합계가 반환됩니다.
• dtype을 지정하여 반환되는 출력 데이터 유형을 지정할 수 있습니다.
• out 변수는 결과를 배치할 배열을 지정하는 데 사용됩니다. 이것은 선택적 매개변수입니다.
• keepdims는 부울 매개변수입니다. True로 설정되면 축이 축소된 차원으로 결과에 남아 있습니다(크기가 하나인 차원으로).
• initial 매개변수는 합계의 시작 값을 지정합니다.

Python numpy sum() 예제

numpy sum() 함수의 몇 가지 예제를 살펴보겠습니다.

1. 배열의 모든 요소의 합

만약 sum() 함수에 배열만 전달하면 배열이 펼쳐지고 모든 요소의 합이 반환됩니다.

import numpy as np

array1 = np.array(
    [[1, 2],
     [3, 4],
     [5, 6]])

total = np.sum(array1)
print(f'Sum of all the elements is {total}')

결과: 모든 요소의 합은 21입니다

2. 축을 따른 배열 요소의 합

축 값을 지정하면 해당 축을 따른 요소의 합이 반환됩니다. 배열의 모양이 (X, Y)이면 0축을 따른 합은 모양이 (1, Y)가 됩니다. 1축을 따른 합은 모양이 (1, X)가 됩니다.

import numpy as np

array1 = np.array(
    [[1, 2],
     [3, 4],
     [5, 6]])

total_0_axis = np.sum(array1, axis=0)
print(f'Sum of elements at 0-axis is {total_0_axis}')

total_1_axis = np.sum(array1, axis=1)
print(f'Sum of elements at 1-axis is {total_1_axis}')

결과:

Sum of elements at 0-axis is [ 9 12]
Sum of elements at 1-axis is [ 3  7 11]

3. 합의 출력 데이터 유형 지정

import numpy as np

array1 = np.array(
    [[1, 2],
     [3, 4]])

total_1_axis = np.sum(array1, axis=1, dtype=float)
print(f'Sum of elements at 1-axis is {total_1_axis}')

결과: 1축의 요소 합은 [3. 7.]입니다

4. 합의 초기 값

import numpy as np

array1 = np.array(
    [[1, 2],
     [3, 4]])

total_1_axis = np.sum(array1, axis=1, initial=10)
print(f'Sum of elements at 1-axis is {total_1_axis}')

출력: 1축의 요소 합계는 [13 17] 참고: API 문서