Numpy NP.Summe
Es bietet auch benutzerfreundliche Funktionen und Dienstprogramme für die Durchführung komplexer Berechnungen, einschließlich Sortierung, Auswahl, Transformationen, statistischer Analyse usw.
In diesem Tutorial werden wir versuchen zu erklären, wie die Summenfunktion in Numpy verwendet werden kann.
Numpy Sum -Funktion
Der Numpy.Summe () -Funktion ermöglicht es uns, die Summe der Elemente in einem Array über eine bestimmte Achse zu berechnen.
Bevor wir in die Funktionssyntax und -nutzung eintauchen.
In Numpy besteht ein 2D -Array aus 2 Achsen. Die ersten Achsen laufen vertikal über die Reihen. Dies ist als Achse 0 bekannt.
Hinweis: In den meisten Fällen arbeiten Sie an diesen Äxten in Numpy an. Für Arrays über 2 Dimensionen können Sie Achsen über Achse 1 haben.
Numpy Sum -Funktionssyntax
Die Syntax der Summenfunktion ist wie unten gezeigt:
Numpy.sum (Array, axis = keine, dType = none, out = None, Keepdims =Die Funktionsparameter sind wie unten gezeigt:
- Array - bezieht sich auf das Eingangsarray, aus dem die Elemente zusammengefasst werden können.
- Achse - definiert die Achsen entlang der die Summenfunktion angewendet wird. Standardmäßig ist der Wert keiner, der das Array flacht und alle Elemente im Array hinzufügt.
- DTYPE - bestimmt den Typ des zurückgegebenen Arrays und den Akkumulator, in dem die Array -Elemente hinzugefügt werden. Wenn nicht angegeben, verwendet die Funktion den Datentyp des Eingabearrays
- OUT - Mit diesem Parameter können Sie ein alternatives Ausgabearray einstellen, um die Ergebnisse zu speichern. Das alternative Array muss die entsprechende Form als erwartete Ausgabe haben.
- Keepdims - Ein Boolean -Typ, mit dem Sie die reduzierten Achsen als Abmessungen mit der ersten Größe lassen können, wenn Sie wahr sind.
- Initial - Legt einen Startwert für die Summe fest.
- Wo - Gibt an, welches Element in der Summe einbezogen werden soll.
Funktionsrückgabewert
Die Summefunktion gibt ein Array mit derselben Form wie das Eingangsarray zurück, wobei die angegebene Achse entfernt wurde. Die Funktion gibt einen skalaren Wert zurück, wenn die Achse auf keine gesetzt ist oder das Eingangsarray 0 dimensional ist.
Beispiele
Sehen wir uns einige Beispiele für die Verwendung der Summenfunktion an.
Importieren Sie zunächst Numpy wie gezeigt:
# Numpy importierenNumph als NP importieren
Erstellen Sie als nächstes ein 1-dimensionales Array, wie unten gezeigt:
# 1d Arrayarr = [5, 0.7, 20, 15, 5.1]
Um alle Elemente im Array zusammenzufassen, können wir die Summenfunktion aufrufen und die Achse auf keine festlegen, wie unten gezeigt:
print (f "Summe aller Elemente: np.sum (arr, axis = keine) ")Der obige Code sollte zurückgeben:
Summe aller Elemente: 45.800000000000004Um einen benutzerdefinierten Rückgabetyp anzugeben, können wir den nachstehend gezeigten DTY -Parameter verwenden:
print (f "Summe aller Elemente: np.sum (arr, axis = keine, dType = np.int32) ")In diesem Fall fordern wir Numpy an. Der Ausgang ist wie gezeigt:
Summe aller Elemente: 45Beispiel 2
Lassen Sie uns zeigen, wie die Summenfunktion in einem 2-dimensionalen Array verwendet wird.
Erstellen Sie zunächst ein 2D -Array wie gezeigt:
# 2D -Arrayarr = [[3), .2, 4, 8],
[10, .45, 3, 16],
[27, 9, 6, 3],
[64, .16, .4, 1]]
Um alle Elemente im Array hinzuzufügen, führen Sie die Summenfunktion mit dem nach unten gezeigten Axis -Parameter auf keine aus:
print (f "sum: np.sum (arr, axis = keine) ")Dies sollte zurückkehren:
Summe: 155.20999999999998Um Elemente entlang der 0 -Achse hinzuzufügen, können wir dies tun:
print (f "sum (axis 0): np.sum (arr, axis = 0) ")Der obige Code sollte ein Array mit der Wertsumme entlang der 0 -Achse wie gezeigt zurückgeben:
Summe (Achse 0): [104. 9.81 13.4 28. ]Die Funktion nimmt die Elemente entlang der 0 -Achse als:
64 + 27 + 10 +3 = 104.2 + .45 + 9 + .16 = 9.81
4 + 6 + 3 + .4 = 13.4
8 +16 + 3 + 1 = 28
// Kombinieren Sie die obigen Elemente in ein Array als
[104 9.81 13.4 28]
Sie können auch zusammen mit den Spalten eine zusätzliche durchführen, indem Sie angeben, dass die Achse 1 ist. Ein Beispiel ist wie gezeigt:
print (f "sum (axis 1): np.sum (arr, axis = 1) ")In diesem Fall führt die Summenfunktion die Ergänzung über die Spalten aus und gibt ein Array wie gezeigt zurück:
Summe (Achse 1): [15.2 29.45 45. 65.56]Wir können auch die Summenfunktion erkennen, dass die Dimensionen beibehalten sollen.
Ein Beispiel ist wie unten gezeigt:
print (f "sum (axis 1): np.sum (arr, axis = 1, keepdims = true) ")Dies sollte zurückkehren:
Summe (Achse 1): [15.2][29.45]
[45. ]
[65.56]]
Sie können auch einen anfänglichen Summenwert angeben, der jedem Element im Ausgabearray hinzugefügt wurde.
Betrachten Sie ein nachstehend gezeigtes Beispiel:
print (f "sum (axis 1): np.sum (arr, axis = 1, keepdims = true, initial = 1) ")Im obigen Code setzen wir den Anfangswert auf 1. Dieser Wert wird dann zu jedem Element des Ausgangsarrays hinzugefügt.
Dies sollte zurückkehren:
Summe (Achse 1): [16.2][30.45]
[46. ]
[66.56]]
Abschluss
In diesem Artikel haben Sie ein tiefes Verständnis für die Verwendung und Arbeiten mit dem Numpy erlangt.sum () Funktion. Mit dieser Funktion können Sie Elemente eines Arrays entlang bestimmter Achsen summieren und den Wert zurückgeben.