La función numpy.sum() está disponible en el paquete NumPy de Python. Esta función se utiliza para calcular la suma de todos los elementos, la suma de cada fila y la suma de cada columna de una matriz determinada.
Java instanciado
Esencialmente, esto resume los elementos de una matriz, toma los elementos dentro de una matriz ndarray y los suma. También es posible agregar elementos de filas y columnas de una matriz. La salida tendrá la forma de un objeto de matriz.
Sintaxis
Existe la siguiente sintaxis de la función numpy.sum():
numpy.sum(arr, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=, initial=)
Parámetros
1) arr: tipo matriz
Este es un ndarray. Esta es la matriz fuente cuyos elementos queremos sumar. Este parámetro es esencial y juega un papel vital en la función numpy.sum().
2) eje: int o Ninguno o tupla de enteros (opcional)
Este parámetro define el eje a lo largo del cual se realiza una suma. El eje predeterminado es Ninguno, que sumará todos los elementos de la matriz. Cuando el eje es negativo, cuenta desde el último hasta el primer eje. En la versión 1.7.0, se realiza una suma en todos los ejes especificados en la tupla en lugar de en un solo eje o en todos los ejes como antes, cuando un eje es una tupla de enteros.
3) tipo d: tipo d (opcional)
Este parámetro define el tipo de acumulador y la matriz devuelta en la que se suman los elementos. De forma predeterminada, se utiliza el tipo d de arr a menos que arr tenga un tipo d entero de menor precisión que el entero predeterminado de la plataforma. En tal caso, cuando arr está firmado, se utiliza el entero de la plataforma, y cuando arr no está firmado, se utiliza un entero sin signo de la misma precisión que el entero de la plataforma.
4) salida: ndarray (opcional)
Este parámetro define la matriz de salida alternativa en la que se colocará el resultado. Esta matriz resultante debe tener la misma forma que el resultado esperado. El tipo de valores de salida se convertirá, cuando sea necesario.
5) keepdims: bool (opción)
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Este parámetro define un valor booleano. Cuando este parámetro se establece en Verdadero, el eje que se reduce se deja en el resultado como dimensiones con tamaño uno. Con la ayuda de esta opción, el resultado se transmitirá correctamente en la matriz de entrada. Los keepdims no se pasarán al método de suma de subclases de un ndarray, cuando se pase el valor predeterminado, pero no en el caso de un valor no predeterminado. Si el método de la subclase no implementa keepdims, se puede generar cualquier excepción.
6) inicial: escalar
Este parámetro define el valor inicial de la suma.
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Devoluciones
Esta función devuelve una matriz de la misma forma que arr sin el eje especificado. Cuando arr es una matriz 0-d, o cuando el eje es Ninguno, se devuelve un escalar. una referencia a afuera se devuelve cuando se especifica una salida de matriz.
Ejemplo 1: numpy.array()
import numpy as np a=np.array([0.4,0.5]) b=np.sum(a) b
Producción:
0.9
En el código anterior
- Hemos importado numpy con el nombre de alias 'np'.
- Hemos creado una matriz 'a' usando la función np.array().
- Hemos declarado la variable 'b' y hemos asignado el valor devuelto de la función np.sum().
- Hemos pasado la matriz 'a' en la función.
- Por último, intentamos imprimir el valor de b.
En la salida se muestra la suma de todos los elementos de la matriz.
Ejemplo 2:
import numpy as np a=np.array([0.4,0.5,0.9,6.1]) x=np.sum(a, dtype=np.int32) x
Producción:
normalización de rdbms
6
En el código anterior
- Hemos importado numpy con el nombre de alias 'np'.
- Hemos creado una matriz 'a' usando la función np.array().
- Hemos declarado la variable 'x' y hemos asignado el valor devuelto de la función np.sum().
- Hemos pasado la matriz 'a' y el tipo de datos int32 en la función.
- Por último, intentamos imprimir el valor de x.
En la salida, se muestra solo la suma de números enteros, no valores de punto flotante.
Ejemplo 3:
import numpy as np a=np.array([[1,4],[3,5]]) b=np.sum(a) b
En el código anterior
Producción:
13
Ejemplo 4:
import numpy as np a=np.array([[1,4],[3,5]]) b=np.sum(a,axis=0) b
En el código anterior
jvm
- Hemos importado numpy con nombre de alias np.
- Hemos creado una matriz 'a' usando la función np.array().
- Hemos declarado la variable 'b' y hemos asignado el valor devuelto de la función np.sum().
- Hemos pasado la matriz 'a' y eje = 0 en la función.
- Por último, intentamos imprimir el valor de b.
En el resultado, la suma de los elementos de la columna se calculó en consecuencia.
Producción:
array([4, 9])
Ejemplo 5:
import numpy as np a=np.array([[1,4],[3,5]]) b=np.sum(a,axis=1) b
Producción:
array([5, 8])
Ejemplo 6:
import numpy as np b=np.sum([15], initial=8) b
Producción:
23
En el código anterior
- Hemos importado numpy con nombre de alias np.
- Hemos declarado la variable 'b' y hemos asignado el valor devuelto de la función np.sum().
- Hemos pasado el número de elementos y el valor inicial en la función.
- Por último, intentamos imprimir el valor de b.
En la salida, el valor inicial se agregó al último elemento de la secuencia de elementos y luego se realizó la suma de todos los elementos.