Numpy NP.sum
Det gir også brukervennlige funksjoner og verktøy for å utføre komplekse beregninger, inkludert sortering, valg, transformasjoner, statistisk analyse osv.
I denne opplæringen vil vi prøve å forklare hvordan du bruker sumfunksjonen i Numpy.
Numpy sumfunksjon
Numpy.Sum () -funksjonen lar oss beregne summen av elementer i en matrise over en gitt akse.
Før vi dykker ned i funksjonssyntaks og bruk, la oss utdype en matriseakse.
I Numpy består en 2D -matrise av 2 akser. De første aksene løper vertikalt over radene. Dette er kjent som Axis 0.
Merk: I de fleste tilfeller vil du jobbe langs disse aksene i Numpy. For matriser over 2-dimensjoner kan du ha akser over akse 1.
Numpy Sum Function Syntax
Syntaks for sumfunksjonen er som vist nedenfor:
numpy.sum (matrise, akse = ingen, dtype = ingen, ut = ingen, keepdims =Funksjonsparametrene er som vist nedenfor:
- Array - refererer til inngangsarrayen for å oppsummere elementene.
- Axis - Definerer aksene som sumfunksjonen brukes på. Som standard er verdien ingen som flater matrisen og legger til alle elementene i matrisen.
- dtype - bestemmer typen av den returnerte matrisen og akkumulatoren som matriseelementene er lagt til. Hvis ikke spesifisert, vil funksjonen bruke datatypen til inngangsarrayen
- OUT - Denne parameteren lar deg angi en alternativ utgangsarray for å lagre resultatene. Den alternative matrisen må være av passende form som forventet utgang.
- KeepDims - En boolsk type som lar deg etterlate de reduserte aksene som dimensjoner med størrelse en når det er sant.
- Initial - Angir en startverdi for summen.
- hvor - spesifiserer hvilket element som skal inkluderes i summen.
Funksjonsretur
Sumfunksjonen returnerer en rekke av samme form som inngangsarrayen med den spesifiserte aksen fjernet. Funksjonen vil returnere en skalærverdi hvis aksen er satt til ingen eller inngangsarrayen er 0 dimensjonal.
Eksempler
La oss se på noen få eksempler på å bruke sumfunksjonen.
Begynn med å importere Numpy som vist:
# Importer numpyImporter numpy som NP
Deretter lager du en 1-dimensjonal matrise som vist nedenfor:
# 1D Arrayarr = [5, 0.7, 20, 15, 5.1]
For å oppsummere alle elementene i matrisen, kan vi kalle sumfunksjonen og sette aksen til ingen, som vist nedenfor:
Print (F "Sum av alle elementer: NP.sum (arr, akse = ingen) ")Koden over skal returnere:
Sum av alle elementer: 45.80000000000000004For å spesifisere en tilpasset returtype, kan vi bruke dtypeparameteren som vist nedenfor:
Print (F "Sum av alle elementer: NP.sum (arr, akse = ingen, dtype = np.int32) ")I dette tilfellet ber vi Numpy om å returnere summen som en 32-bits signert heltall. Utgangen er som vist:
Sum av alle elementer: 45Eksempel 2
La oss demonstrere hvordan vi bruker sumfunksjonen på en 2-dimensjonal matrise.
Begynn med å lage en 2D -matrise som vist:
# 2D -matrisearr = [[3, .2, 4, 8],
[10, .45, 3, 16],
[27, 9, 6, 3],
[64, .16, .4, 1]]
For å legge til alle elementer i matrisen, kjør sumfunksjonen med Axis -parameteren satt til ingen som vist nedenfor:
Print (F "Sum: NP.sum (arr, akse = ingen) ")Dette skulle komme tilbake:
Sum: 155.209999999999998For å legge til elementer langs 0 -aksen, kan vi gjøre:
Print (F "Sum (Axis 0): NP.sum (arr, akse = 0) ")Koden over skal returnere en matrise med summen av verdier langs 0 -aksen som vist:
sum (akse 0): [104. 9.81 13.4 28. ]Funksjonen vil ta elementene langs 0 -aksen som:
64 + 27 + 10 +3 = 104.2 + .45 + 9 + .16 = 9.81
4 + 6 + 3 + .4 = 13.4
8 +16 + 3 + 1 = 28
// kombinere de ovennevnte elementene i en matrise som
[104 9.81 13.4 28]
Du kan også utføre en ekstra sammen med kolonnene ved å spesifisere aksen er 1. Et eksempel er som vist:
Print (F "Sum (Axis 1): NP.sum (arr, akse = 1) ")I dette tilfellet utfører sumfunksjonen tillegget på tvers av kolonnene og returnerer en matrise som vist:
sum (akse 1): [15.2 29.45 45. 65.56]Vi kan også fortelle sumfunksjonen om å holde dimensjonene ved å sette pleirdims -parameteren til sann.
Et eksempel er som vist nedenfor:
Print (F "Sum (Axis 1): NP.Sum (arr, Axis = 1, KeepDims = True) ")Dette skulle komme tilbake:
sum (akse 1): [[15.2][29.45]
[45. ]
[65.56]]
Du kan også spesifisere en innledende sumverdi til hvert element i utgangsarrayen.
Tenk på et eksempel vist nedenfor:
Print (F "Sum (Axis 1): NP.Sum (arr, Axis = 1, KeepDims = True, Initial = 1) ")I koden over setter vi startverdien til 1. Denne verdien legges deretter til hvert element i utgangsarrayen.
Dette skulle komme tilbake:
sum (akse 1): [[16.2][30.45]
[46. ]
[66.56]]
Konklusjon
I denne artikkelen fikk du en dyp forståelse av å bruke og jobbe med Numpy.sum () funksjon. Denne funksjonen lar deg oppsummere elementer av en matrise langs spesifiserte akser og returnere verdien.