Cloud-Lösungen der Zukunft - Testen!

Revolutionäre Cloud-Technologie, ganz ohne versteckte Kosten. Profitieren Sie von unserer Testphase und entdecken Sie umfassende Funktionen. Der Anmeldeprozess ist transparent und unkompliziert. Starten Sie jetzt Ihre Reise in die Cloud - Kostenfrei!

numpy.sum() in Python – Leitfaden

Die Python numpy sum() Funktion wird verwendet, um die Summe der Array-Elemente über eine gegebene Achse zu ermitteln.

numpy.sum() in Python – Syntax

Die Syntax der Python NumPy sum() Methode ist:

sum(array, axis, dtype, out, keepdims, initial)

  • Die Array-Elemente werden verwendet, um die Summe zu berechnen.
  • Wenn die Achse nicht angegeben wird, wird die Summe aller Elemente zurückgegeben. Ist die Achse ein Tupel von Ints, wird die Summe aller Elemente in den angegebenen Achsen zurückgegeben.
  • Wir können dtype angeben, um den zurückgegebenen Output-Datentyp zu spezifizieren.
  • Die Variable out wird verwendet, um das Array anzugeben, in dem das Ergebnis platziert wird. Es ist ein optionaler Parameter.
  • Der Parameter keepdims ist ein boolescher Parameter. Wenn dieser auf True gesetzt wird, bleiben die reduzierten Achsen im Ergebnis als Dimensionen mit der Größe eins erhalten.
  • Der Anfangswert für die Summe wird durch den Parameter initial festgelegt.

numpy.sum() in Python – Beispiele

1. Summe aller Elemente im Array

Wenn wir nur das Array in der sum() Funktion übergeben, wird es abgeflacht und die Summe aller Elemente wird zurückgegeben.

import numpy as np

array1 = np.array(
    [[1, 2],
     [3, 4],
     [5, 6]])

total = np.sum(array1)
print(f'Sum of all the elements is {total}')

Output: Sum of all the elements is 21

2. Summe der Array-Elemente entlang der Achse

Wenn wir den Achsenwert angeben, wird die Summe der Elemente entlang dieser Achse zurückgegeben. Hat das Array die Form (X, Y), dann wird die Summe entlang der 0-Achse die Form (1, Y) haben. Die Summe entlang der 1-Achse wird die Form (1, X) haben.

import numpy as np

array1 = np.array(
    [[1, 2],
     [3, 4],
     [5, 6]])

total_0_axis = np.sum(array1, axis=0)
print(f'Sum of elements at 0-axis is {total_0_axis}')

total_1_axis = np.sum(array1, axis=1)
print(f'Sum of elements at 1-axis is {total_1_axis}')

Output:

Sum of elements at 0-axis is [ 9 12]
Sum of elements at 1-axis is [ 3  7 11]

3. Spezifizieren des Output-Datentyps der Summe

import numpy as np

array1 = np.array(
    [[1, 2],
     [3, 4]])

total_1_axis = np.sum(array1, axis=1, dtype=float)
print(f'Sum of elements at 1-axis is {total_1_axis}')

Output: Sum of elements at 1-axis is [3. 7.]

4. Anfangswert für die Summe

import numpy as np

array1 = np.array(
    [[1, 2],
     [3, 4]])

total_1_axis = np.sum(array1, axis=1, initial=10)
print(f'Sum of elements at 1-axis is {total_1_axis}')

Output: Sum of elements at 1-axis is [13 17]

Starten Sie Ihre Cloud-Reise mit unserer kostenlosen Trial-Version!

Entdecken Sie die grenzenlosen Möglichkeiten unserer Cloud-Dienste ganz unverbindlich. Melden Sie sich jetzt für unsere kostenlose Trial-Version an und erleben Sie, wie unsere innovativen Lösungen Ihr Business transformieren können.

Try for free!