Python中的numpy.sum()

Python numpy sum()函数用于沿指定轴计算数组元素的总和。

Python numpy sum()函数语法

Python NumPy sum()方法的语法是：

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

• 使用数组元素计算总和。
• 如果未提供axis参数，则返回所有元素的总和。如果轴是一组整数的元组，则返回给定轴上所有元素的总和。
• 我们可以指定dtype来指定返回的输出数据类型。
• 变量out用于指定放置结果的数组。这是一个可选参数。
• keepdims是一个布尔参数。如果设置为True，则减少的轴将保留在结果中，作为大小为一的维度。
• 参数initial指定总和的起始值。

Python numpy sum()示例

让我们看一些numpy sum()函数的示例。

1. 数组中所有元素的总和

如果我们仅将数组传递给sum()函数，则它将被展平，并返回所有元素的总和。

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}')

输出: 所有元素的总和为21

2. 沿轴的数组元素之和

如果我们指定轴值，则返回沿该轴的元素之和。如果数组形状为(X, Y)，则沿0轴的和将具有形状(1, Y)。沿1轴的和将具有形状(1, X)。

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}')

输出：

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

3. 指定求和的输出数据类型

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}')

输出: 1轴上的元素之和为[3. 7.]

4. 求和的初始值

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}')

输出: 1轴上元素的总和为 [13 17] 参考: API文档