La funzione numpy.sum() è disponibile nel pacchetto NumPy di ​​Python. Questa funzione viene utilizzata per calcolare la somma di tutti gli elementi, la somma di ogni riga e la somma di ogni colonna di un determinato array.

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Essenzialmente, questo somma gli elementi di un array, prende gli elementi all'interno di un ndarray e li somma insieme. È anche possibile aggiungere righe ed elementi colonna di un array. L'output sarà sotto forma di un oggetto array.

Sintassi

Esiste la seguente sintassi della funzione numpy.sum():

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

Parametri

1) arr: array_like

Questa è una cosa strana. Questo è l'array di origine di cui vogliamo sommare gli elementi. Questo parametro è essenziale e svolge un ruolo vitale nella funzione numpy.sum().

2) asse: int o None o tupla di int (opzionale)

Questo parametro definisce l'asse lungo il quale viene eseguita una somma. L'asse predefinito è None, che sommerà tutti gli elementi dell'array. Quando l'asse è negativo, conta dall'ultimo al primo asse. Nella versione 1.7.0, viene eseguita una somma su tutti gli assi specificati nella tupla invece che su un singolo asse o su tutti gli assi come prima quando un asse è una tupla di interi.

3) dtype: dtype (opzionale)

Questo parametro definisce il tipo dell'accumulatore e l'array restituito in cui vengono sommati gli elementi. Per impostazione predefinita, viene utilizzato il dtype di arr a meno che arr non abbia un dtype intero con precisione inferiore rispetto all'intero predefinito della piattaforma. In tal caso, quando arr è firmato, viene utilizzato il numero intero della piattaforma, mentre quando arr è senza segno, viene utilizzato un numero intero senza segno con la stessa precisione del numero intero della piattaforma.

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4) fuori: ndarray(opzionale)

Questo parametro definisce l'array di output alternativo in cui verrà inserito il risultato. L'array risultante deve avere la stessa forma dell'output previsto. Il tipo di valori di output verrà castato, quando necessario.

5) keepdims: bool(opzione)

Questo parametro definisce un valore booleano. Quando questo parametro è impostato su True, l'asse ridotto viene lasciato nel risultato come dimensioni con dimensione uno. Con l'aiuto di questa opzione, il risultato verrà trasmesso correttamente rispetto all'array di input. I keepdims non verranno passati al metodo sum delle sottoclassi di un ndarray, quando viene passato il valore predefinito, ma non in caso di valore non predefinito. Se il metodo della sottoclasse non implementa keepdims, è possibile sollevare qualsiasi eccezione.

6) iniziale: scalare

Questo parametro definisce il valore iniziale per la somma.

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Questa funzione restituisce un array della stessa forma di arr con l'asse specificato rimosso. Quando arr è un array 0-d o quando l'asse è None, viene restituito uno scalare. Un riferimento a fuori viene restituito quando viene specificato l'output di un array.

Esempio 1: numpy.array()

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

Produzione:

 0.9 

Nel codice sopra

• Abbiamo importato Numpy con il nome alias 'np'.
• Abbiamo creato un array 'a' utilizzando la funzione np.array().
• Abbiamo dichiarato la variabile 'b' e assegnato il valore restituito dalla funzione np.sum().
• Abbiamo passato l'array 'a' nella funzione.
• Infine, abbiamo provato a stampare il valore di b.

Nell'output è stata mostrata la somma di tutti gli elementi dell'array.

Esempio 2:

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

Produzione:

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 6 

Nel codice sopra

• Abbiamo importato Numpy con il nome alias 'np'.
• Abbiamo creato un array 'a' utilizzando la funzione np.array().
• Abbiamo dichiarato la variabile 'x' e assegnato il valore restituito dalla funzione np.sum().
• Abbiamo passato l'array 'a' e il tipo di dati int32 nella funzione.
• Infine, abbiamo provato a stampare il valore di x.

Nell'output è stata visualizzata solo la somma dei numeri interi e non dei valori a virgola mobile.

Esempio 3:

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

Nel codice sopra

Produzione:

 13 

Esempio 4:

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

Nel codice sopra

• Abbiamo importato Numpy con il nome alias np.
• Abbiamo creato un array 'a' utilizzando la funzione np.array().
• Abbiamo dichiarato la variabile 'b' e assegnato il valore restituito dalla funzione np.sum().
• Abbiamo passato l'array 'a' e axis=0 nella funzione.
• Infine, abbiamo provato a stampare il valore di b.

Nell'output, la somma degli elementi della colonna è stata calcolata di conseguenza.

Produzione:

 array([4, 9]) 

Esempio 5:

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

Produzione:

altrimenti Java

 array([5, 8]) 

Esempio 6:

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

Produzione:

 23 

Nel codice sopra

• Abbiamo importato Numpy con il nome alias np.
• Abbiamo dichiarato la variabile 'b' e assegnato il valore restituito dalla funzione np.sum().
• Abbiamo passato il numero di elementi e il valore iniziale nella funzione.
• Infine, abbiamo provato a stampare il valore di b.

Nell'output, il valore iniziale è stato aggiunto all'ultimo elemento nella sequenza di elementi e quindi è stata eseguita la somma di tutti gli elementi.