numpy.sum() 関数は、Python の NumPy パッケージで使用できます。この関数は、指定された配列のすべての要素の合計、各行の合計、および各列の合計を計算するために使用されます。
キツネとオオカミの違い
基本的に、これは配列の要素を合計し、ndarray 内の要素を取得してそれらを加算します。配列の行要素と列要素を追加することもできます。出力は配列オブジェクトの形式になります。
構文
numpy.sum() 関数の構文は次のとおりです。
numpy.sum(arr, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=, initial=)
パラメーター
1) arr: 配列のようなもの
これは ndarray です。これは、要素を合計するソース配列です。このパラメータは必須であり、numpy.sum() 関数で重要な役割を果たします。
2) 軸: int または None または int のタプル (オプション)
このパラメータは、合計が実行される軸を定義します。デフォルトの軸は None で、配列のすべての要素が合計されます。軸が負の場合、最後の軸から最初の軸までカウントされます。バージョン 1.7.0 では、軸が int のタプルである場合、以前のように 1 つの軸またはすべての軸ではなく、タプルで指定されたすべての軸で合計が実行されます。
3) dtype: dtype(オプション)
最初のラップトップ
このパラメータは、アキュムレータのタイプと、要素が合計されて返される配列を定義します。デフォルトでは、arr の整数 dtype がデフォルトのプラットフォーム整数よりも精度が低い場合を除き、arr の dtype が使用されます。このような場合、arr が符号付きの場合はプラットフォーム整数が使用され、arr が符号なしの場合はプラットフォーム整数と同じ精度の符号なし整数が使用されます。
4) 出力: ndarray (オプション)
このパラメータは、結果が配置される代替出力配列を定義します。この結果の配列は、予想される出力と同じ形状でなければなりません。出力値の型は、必要に応じてキャストされます。
5) keepdims: bool(オプション)
このパラメータはブール値を定義します。このパラメータが True に設定されている場合、縮小された軸はサイズ 1 の次元として結果に残ります。このオプションを使用すると、結果が入力配列に対して正しくブロードキャストされます。 keepdims は、デフォルト値が渡される場合は ndarray のサブクラスの sum メソッドに渡されませんが、デフォルト値以外の場合は渡されません。サブクラス メソッドが keepdims を実装していない場合は、あらゆる例外が発生する可能性があります。
6) 初期値: スカラー
このパラメータは、合計の開始値を定義します。
戻り値
この関数は、指定された軸を削除した arr と同じ形状の配列を返します。 arr が 0-d 配列の場合、または axis が None の場合、スカラーが返されます。への参照 外 配列出力が指定された場合は返されます。
tostringメソッドJava
例 1: numpy.array()
import numpy as np a=np.array([0.4,0.5]) b=np.sum(a) b
出力：
0.9
上記のコードでは
- エイリアス名「np」で numpy をインポートしました。
- np.array() 関数を使用して配列 'a' を作成しました。
- 変数「b」を宣言し、np.sum() 関数の戻り値を代入しました。
- 関数に配列 'a' を渡しました。
- 最後に、b の値を出力してみました。
出力には、配列のすべての要素の合計が表示されます。
例 2:
import numpy as np a=np.array([0.4,0.5,0.9,6.1]) x=np.sum(a, dtype=np.int32) x
出力：
jsグローバル変数
6
上記のコードでは
- エイリアス名「np」で numpy をインポートしました。
- np.array() 関数を使用して配列 'a' を作成しました。
- 変数「x」を宣言し、np.sum() 関数の戻り値を代入しました。
- 関数には配列 'a' と int32 のデータ型を渡しました。
- 最後に、x の値を出力してみました。
出力では、浮動小数点値ではなく、整数の合計のみが表示されます。
例 3:
import numpy as np a=np.array([[1,4],[3,5]]) b=np.sum(a) b
上記のコードでは
出力：
13
例 4:
import numpy as np a=np.array([[1,4],[3,5]]) b=np.sum(a,axis=0) b
上記のコードでは
日付から文字列への変換
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- np.array() 関数を使用して配列 'a' を作成しました。
- 変数「b」を宣言し、np.sum() 関数の戻り値を代入しました。
- 関数に配列 'a' と axis=0 を渡しました。
- 最後に、b の値を出力してみました。
出力では、列要素の合計がそれに応じて計算されています。
出力：
array([4, 9])
例 5:
import numpy as np a=np.array([[1,4],[3,5]]) b=np.sum(a,axis=1) b
出力：
array([5, 8])
例6:
import numpy as np b=np.sum([15], initial=8) b
出力：
23
上記のコードでは
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- 変数「b」を宣言し、np.sum() 関数の戻り値を代入しました。
- 関数には要素の数と初期値を渡しました。
- 最後に、b の値を出力してみました。
出力では、初期値が要素シーケンスの最後の要素に追加され、すべての要素の合計が実行されます。