הפונקציה numpy.sum() זמינה בחבילת NumPy של Python. פונקציה זו משמשת לחישוב הסכום של כל האלמנטים, הסכום של כל שורה וסכום כל עמודה של מערך נתון.

שוויון אובייקט ב-Java

בעיקרו של דבר, סיכום זה מסכם את האלמנטים של מערך, לוקח את האלמנטים בתוך ndarray ומוסיף אותם יחד. אפשר גם להוסיף שורות ורכיבי עמודה של מערך. הפלט יהיה בצורה של אובייקט מערך.

תחביר

יש את התחביר הבא של הפונקציה numpy.sum() :

 numpy.sum(arr, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=, initial=) 

פרמטרים

1) arr: array_like

זהו נדארי. זהו מערך המקור שאת האלמנטים שלו אנחנו רוצים לסכם. פרמטר זה חיוני וממלא תפקיד חיוני בפונקציה numpy.sum() .

2) ציר: int או None או tuple of ints (אופציונלי)

פרמטר זה מגדיר את הציר שלאורכו מתבצע סכום. ציר ברירת המחדל הוא None, אשר יסכם את כל האלמנטים של המערך. כאשר הציר שלילי, הוא סופר מהציר האחרון לציר הראשון. בגרסה 1.7.0, סכום מתבצע על כל הציר שצוין ב-tuple במקום ציר בודד או כל הציר כמו קודם כאשר ציר הוא tuple of ints.

c++ מחרוזת מפוצלת

3) dtype: dtype (אופציונלי)

פרמטר זה מגדיר את סוג המצבר והמערך המוחזר בו מסוכמים האלמנטים. כברירת מחדל, נעשה שימוש ב-dtype של arr אלא אם כן ל-arr יש מספר dtype שלם של פחות דיוק ממספר השלם של ברירת המחדל של הפלטפורמה. במקרה כזה, כאשר arr הוא חתום, אזי נעשה שימוש במספר השלם של הפלטפורמה, וכאשר arr הוא ללא סימן, אז נעשה שימוש במספר שלם ללא סימן באותו דיוק כמו מספר הפלטפורמה השלם.

4) החוצה: ndarray (אופציונלי)

פרמטר זה מגדיר את מערך הפלט החלופי בו תוצב התוצאה. למערך המתקבל חייב להיות אותה צורה כמו הפלט הצפוי. סוג ערכי הפלט יוסט, בעת הצורך.

5) keepdims: bool (אופציה)

פרמטר זה מגדיר ערך בוליאני. כאשר פרמטר זה מוגדר כ-True, הציר שמצטמצם נשאר בתוצאה כממדים עם מידה אחת. בעזרת אפשרות זו התוצאה תשודר בצורה נכונה מול מערך הקלט. Keepdims לא יועברו לשיטת הסכום של תת-מחלקות של ndarray, כאשר ערך ברירת המחדל מועבר, אך לא במקרה של ערך שאינו ברירת מחדל. אם שיטת המשנה אינה מיישמת keepdims, ניתן להעלות כל חריגה.

6) ראשוני: סקלרי

פרמטר זה מגדיר את הערך ההתחלתי של הסכום.

החזרות

פונקציה זו מחזירה מערך באותו צורה כמו arr כשהציר שצוין הוסר. כאשר arr הוא מערך 0-d, או כאשר הציר הוא None, מוחזר סקלארי. התייחסות ל הַחוּצָה מוחזר, כאשר צוין פלט מערך.

דוגמה 1: numpy.array()

 import numpy as np a=np.array([0.4,0.5]) b=np.sum(a) b 

תְפוּקָה:

יצירת חוט ג'אווה

 0.9 

בקוד למעלה

• ייבאנו numpy עם שם הכינוי 'np'.
• יצרנו מערך 'a' באמצעות הפונקציה np.array() .
• הכרזנו על המשתנה 'b' והקצנו את הערך המוחזר של הפונקציה np.sum() .
• עברנו את המערך 'a' בפונקציה.
• לבסוף, ניסינו להדפיס את הערך של b.

בפלט, הוצג סכום כל האלמנטים של המערך.

דוגמה 2:

 import numpy as np a=np.array([0.4,0.5,0.9,6.1]) x=np.sum(a, dtype=np.int32) x 

תְפוּקָה:

ערך java של מחרוזת

 6 

בקוד למעלה

• ייבאנו numpy עם שם הכינוי 'np'.
• יצרנו מערך 'a' באמצעות הפונקציה np.array() .
• הכרזנו על המשתנה 'x' והקצנו את הערך המוחזר של הפונקציה np.sum() .
• עברנו את המערך 'a' וסוג הנתונים של int32 בפונקציה.
• לבסוף, ניסינו להדפיס את הערך של x.

בפלט, הוצג רק הסכום של מספרים שלמים, לא ערכי נקודה צפה.

דוגמה 3:

 import numpy as np a=np.array([[1,4],[3,5]]) b=np.sum(a) b 

בקוד למעלה

תְפוּקָה:

 13 

דוגמה 4:

 import numpy as np a=np.array([[1,4],[3,5]]) b=np.sum(a,axis=0) b 

בקוד למעלה

• ייבאנו numpy עם שם הכינוי np.
• יצרנו מערך 'a' באמצעות הפונקציה np.array() .
• הכרזנו על המשתנה 'b' והקצנו את הערך המוחזר של הפונקציה np.sum() .
• עברנו את המערך 'a' וציר=0 בפונקציה.
• לבסוף, ניסינו להדפיס את הערך של b.

בפלט, סכום רכיבי העמודה חושב בהתאם.

תְפוּקָה:

 array([4, 9]) 

דוגמה 5:

 import numpy as np a=np.array([[1,4],[3,5]]) b=np.sum(a,axis=1) b 

תְפוּקָה:

int a string java

 array([5, 8]) 

דוגמה 6:

 import numpy as np b=np.sum([15], initial=8) b 

תְפוּקָה:

 23 

בקוד למעלה

• ייבאנו numpy עם שם הכינוי np.
• הכרזנו על המשתנה 'b' והקצנו את הערך המוחזר של הפונקציה np.sum() .
• עברנו את מספר האלמנטים והערך ההתחלתי בפונקציה.
• לבסוף, ניסינו להדפיס את הערך של b.

בפלט, הערך ההתחלתי נוסף לאלמנט האחרון ברצף האלמנטים ולאחר מכן ביצע את סכום כל האלמנטים.