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  • python中sum函数
    2020-12-28 21:44:20

    python编写一个函数my_sum1,其功能是根据给定的数N求得从1到N间所有数的和并返回

    # 包含N

    def my_sum1(N):

    return sum([x for x in range(1, N 1)])

    print my_sum1(10)

    python sum函数怎么写

    sum是python中很实用的函数,但是要它的使用,我第一次用的时就把它这了:

    s

    =

    sum(1,2,3)

    结果就悲剧啦

    其实sum()的参数是一个list

    例如:

    sum([1,2,3])

    sum(range(1,11))

    还有一个比较有意思的用法

    a

    =

    range(1,11)

    b

    =

    range(1,10)

    c

    =

    sum([item

    for

    item

    in

    a

    if

    item

    in

    b])

    print

    c

    输出:

    45

    求问python 2 中的print sum()在python 3 中要如何表达,sum()为函数,谢谢。

    搜一下:求问python

    2

    中的print

    sum()在python

    3

    中要如何表达,sum()为函数,谢谢。

    python的sum函数怎么用?

    sum(iterable[, start]) ,iterable为可迭代对如:

    sum([ ], start)  , #iterable为list列表。

    sum(( ), start ) , #iterable为tuple元组。

    的值=可对应里面的数相加的值 start的值

    start默认为0,如果就是0,为0时可以不写,即sum()的参数最多为两个,其中第一个必须为iterable。

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    格式:sum(a,axis=0)或者是a.sum(axis=1)

    sum默认的axis=0 就是普通的相加 ,而当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加。

    举例:
    1.

    import numpy as np
    
    np.sum([[0,1,2],[2,1,3]],axis=1)
    

    结果:array([3,6])

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

    结果:3, [0, 2, 1], [3]

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

    结果:3, 3, 第三个报错,因为和第二个例子不用在于一维数组只有一行,不需要对每一行向量进行求和

    c = np.array([[0, 2, 1], [3, 5, 6], [0, 1, 1]])
    
    print c.sum()
    print c.sum(axis=0)
    print c.sum(axis=1)
    

    结果:19, [3, 8, 8], [3, 14, 2]
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    python3中sum的用法

    python内置的sum函数

    对象是列表,元组,集合,可以混合起来使用

    	
    	>>>sum([1,2,3],2)
    	8
    	>>>sum((1,2,3))
    	6
    	>>>sum({1,2,3})
    	6
    	>>>sum(range(5))
    	10
    
    
    
     
    

    numpy中sum函数

    
    	import numpy as np
    	>>>np.sum([[1,2,3], [4,5,6]])
    	21
    	>>>np.sum([[1,2,3],[4,5,6]], axis=0)
    	[5, 7, 9]
    	>>>np.sum([[1,2,3],[4,5,6]], axis=1)
    	[6, 15]
    
    
    

    axis的取值有三种情况:1.None,2.整数, 3.整数元组。
    (在默认/缺省的情况下,axis取None)
    如果axis取None,即将数组/矩阵中的元素全部加起来,得到一个和。
    (如果注明了类型,会先将数组中的数字进行类型转换,再求和)

    >>> np.sum([0.5, 1.5])
    2.0
    >>> np.sum([0.5, 0.7, 0.2, 1.5], dtype=np.int32)
    1
    >>> np.sum([0.5, 0.7, 0.2, 1.5])
    2.9
    >>> np.sum([[0, 1], [0, 5]])
    6
    

    如果axis为整数,axis的取值不可大于数组/矩阵的维度,且axis的不同取值会产生不同的结果。
    先以2×2的二维矩阵为例:

    >>> np.sum([[0, 1], [0, 5]], axis=0)
    array([0, 6])
    >>> np.sum([[0, 1], [0, 5]], axis=1)
    array([1, 5])
    1
    

    在上述例子中
    当axis为0时,是压缩行,即将每一列的元素相加,将矩阵压缩为一行
    当axis为1时,是压缩列,即将每一行的元素相加,将矩阵压缩为一列
    具体理解如图:

    当axis取负数的时候,对于二维矩阵,只能取-1和-2(不可超过矩阵的维度)。
    当axis=-1时,相当于axis=1的效果,当axis=-2时,相当于axis=0的效果。

    如果axis为整数元组(x,y),则是求出axis=x和axis=y情况下得到的和。
    继续以上面的2×2矩阵为例

    >>>np.sum([[1,2,3],[3,4,5]],axis=(0,1))
    >>>6
    >>>np.sum([[1,2,3],[3,4,5]],axis=(1,0))
    >>>6
    >>>np.sum([[[1,2],[3,4]],[[2,3],[4,5]]],axis = (0,1))
    >>>[10,14]
    >>>np.sum([[[1,2],[3,4]],[[2,3],[4,5]]],axis = (0,1,2))
    >>>24
    

    另外,需要注意的是:如果要输入两个数组/矩阵/向量进行相加,那么就要先把两个数组/矩阵/向量用一个括号括起来,形成一个元组,这样才能够进行相加。因为numpy.sum的运算实现本质是通过矩阵内部的运算实现的。

    当然,如果只是向量/数组之间做加法运算,可以直接让两个向量/数组相加,但前提是它们必须为numpy的array数组才可以,否则只是单纯的列表相加

    >>>v1 = [1, 2]
    >>>v2 = [3, 4]
    >>>v1 + v2
    [1, 2, 3, 4]
    
    >>>v1 = numpy.array[1, 2]
    >>>v2 = numpy.array[3, 4]
    >>>v1 + v2
    [4, 6]
    
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    注意:iterable – 可迭代对象,如:列表(list)、元组(tuple)、字典(dictionary)。

               start:如果没写start的值,则默认为0;

               sum=iterable的和+start的值

    1、列表

    print(sum([1, 2]))
    print(sum([1, 2], 3))
    3
    6

    2、元组

    print(sum((1, 2)))
    3

    3、字典(只对键相加)

    print(sum({1: 3, 2: 3}))
    3

    4、对0:100范围的整数相加

    print(sum(range(0, 101)))
    5050

    range(a,b):左闭右开 — a=<val<b

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空空如也

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