• ## pythonsum函数的用法

千次阅读 2018-12-27 10:40:20
需要用到python sum（）函数，总结了一下，不对之处烦请指出，谢谢。 1维情况下  （1）输入axis=0 import numpy as np a=np.array([1,2,3,4,5]) b=a.sum(axis=0) print(b)  输出结果：15, 也就是一维数组...
需要用到python sum（）函数，总结了一下，不对之处烦请指出，谢谢。

1维情况下

（1）输入axis=0

import numpy as np

a=np.array([1,2,3,4,5])
b=a.sum(axis=0)
print(b)

输出结果：15,   也就是一维数组各个元素的和

（2）如果在一维情况下输入axis=1则会报如下错误，也就相当于数组维度越界。 2维情况下

(1)输入axis=0

import numpy as np

b=np.array([[3,7,6],[2,4,5]])
print(b.sum(axis=0))

相当于是：
[[3,7,6],
[2,4,5]]
没一列对应元素相加
3+2,7+4,6+5
输出：
[ 5 11 11]

此时相当于是将每一列对应的元素相加，即3+2=5,7+4=11,6+5=11

（2）输入axis=1

import numpy as np

b=np.array([[3,7,6],[2,4,5]])
print(b.sum(axis=1))

输出为
[16 11]
相当于是3+7+6，2+4+5，即每一行的元素分别相加

相当于是3+7+6，2+4+5，即每一行的元素分别相加

3维情况下

（1）axis=0

import numpy as np

b=np.array([
[[3,7,6],[3,4,5]],
[[2,4,5],[1,1,1]]
])
print(b.sum(axis=0))
输出[[ 5 11 11]
[ 4  5  6]]
类似二维的情况[[3+2,7+4,6+5],[3+1,4+1,5+1]]

(2)axis=1

import numpy as np

b=np.array([
[[3,7,6],[3,4,5]],
[[2,4,5],[1,1,1]]
])
print(b.sum(axis=1))

输出[[ 6 11 11]
[ 3  5  6]]
三维中包含两行两列的二维数组，每一行对应的元素分别相加【[3+3,7+4,6+5],[2+1,4+1,5+1]】
以结果的第一行为例，结果由来是：
[
[ b+b, b+b, b+b ],
[ b+b, b+b, b+b ]
]

(3)axis=2

import numpy as np

b=np.array([
[[3,7,6],[3,4,5]],
[[2,4,5],[1,1,1]]
])
print(b.sum(axis=2))

输出[[16 12] ------>3+7+6,3+4+5
[11  3]------>2+4+5，1+1+1]



展开全文 • numpy.sum numpy.sum(a,axis=None,dtype=None,out=None,keepdims=False)[source] Sum of array elements over a given axis. Parameters: a: array_like Elements to sum. axis: None or int ...
numpy.sum
numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False)[source]
Sum of array elements over a given axis.
Parameters:

a : array_like

Elements to sum.

axis : None or int or tuple of ints, optional

Axis or axes along which a sum is performed. The default (axis = None) is perform a sum over all the dimensions of the input array. axis may be negative, in which case it counts from the last to the first axis.

New in version 1.7.0.

If this is a tuple of ints, a sum is performed on multiple axes, instead of a single axis or all the axes as before.

dtype : dtype, optional

The type of the returned array and of the accumulator in which the elements are summed. By default, the dtype of a is used. An exception is when a has an integer type with less precision than the default platform integer. In that case, the default platform integer is used instead.

out : ndarray, optional

Array into which the output is placed. By default, a new array is created. If out is given, it must be of the appropriate shape (the shape of a with axis removed, i.e., numpy.delete(a.shape, axis)). Its type is preserved. See doc.ufuncs (Section “Output arguments”) for more details.

keepdims : bool, optional

If this is set to True, the axes which are reduced are left in the result as dimensions with size one. With this option, the result will broadcast correctly against the original arr.

Returns:

sum_along_axis : ndarray

An array with the same shape as a, with the specified axis removed. If a is a 0-d array, or if axis is None, a scalar is returned. If an output array is specified, a reference to out is returned.

See also
ndarray.sumEquivalent method.cumsumCumulative sum of array elements.trapzIntegration of array values using the composite trapezoidal rule.mean, average

Notes
Arithmetic is modular when using integer types, and no error is raised on overflow.
Examples

>>>
>>> np.sum([0.5, 1.5])
2.0
>>> np.sum([0.5, 0.7, 0.2, 1.5], dtype=np.int32)
1
>>> np.sum([[0, 1], [0, 5]])
6
>>> np.sum([[0, 1], [0, 5]], axis=0)    #axis=0是按列求和
array([0, 6])
>>> np.sum([[0, 1], [0, 5]], axis=1)    #axis=1 是按行求和
array([1, 5])

If the accumulator is too small, overflow occurs:

>>>
>>> np.ones(128, dtype=np.int8).sum(dtype=np.int8)
-128

转载于:https://www.cnblogs.com/100thMountain/p/4719488.html
展开全文 • sum函数是对系列求和的函数 1.语法： sum(iterable[, start]) 2.参数 iterable -- 可迭代对象，如：列表、元组、集合。 start -- 指定相加的参数，如果没有设置这个值，默认为0。 3.实例 ...
sum函数是对系列求和的函数
1.语法：
sum(iterable[, start])
2.参数
iterable -- 可迭代对象，如：列表、元组、集合。
start -- 指定相加的参数，如果没有设置这个值，默认为0。

3.实例 展开全文 • answer+=sum(S.count(i) for i in J) S、J都是字符串 ...我明白这句的意义，理解能完成的功能，但是找不到这种（for写在sum函数写法）的出处，不理解的点是for写在这个位置为什么会影响前面S.count(i)
• 今天小编就为大家分享一篇基于Python中求和函数sum用法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
• #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- ...# # sum 函数原型是 sum(iterable, start), 还可以给个初始值 print(sum([1, 2, 3], 10)) # 16 # 另外一个比较Hack一些的用法, 展开2层的嵌套列

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

# sum的最常见用法计算一个序列的累加和
print(sum([1, 2, 3]))
# 6

# # sum 函数原型是 sum(iterable, start), 还可以给个初始值
print(sum([1, 2, 3], 10))
# 16

# 另外一个比较Hack一些的用法, 展开2层的嵌套列表
iterable = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
start = 
print(sum(iterable, start))
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

# sum函数是和下面的过程是等效的
for element in iterable:
start += element
print(start)
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

# 实际上sum可以看成reduce()的特殊情况
from functools import reduce
from operator import add
start = []
print(reduce(add, iterable, start))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
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• ## Python 中求和函数sum用法

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