importnumpyasnp# 创建一个包含浮点数的数组arr_float=np.array([1.1,2.2,3.3,4.4,5.5])# 使用默认的dtypesum_default=np.sum(arr_float)# 使用int32作为dtypesum_int32=np.sum(arr_float,dtype=np.int32)# 使用float64作为dtypesum_float64=np.sum(arr_float,dtype=np.float64)print("numpyarray.com ...
从上面的代码中我们可以知道,第一个运算是使用numpy.sum对长度为6的numpy数组求和;第二个运算是使用python原生的加和运算。 运算结果: 结果分析: 从上面的结果可以看到,在对小规模数组求和时,numpy.sum求和计算的性能是没有python原生计算性能高的,而且这个差距还很大,在上面的结果中相差了10多倍。由此我们可以知道,...
所以sum(axis=1)的值是 [ [4, 7, 10, 4], [5, 2, 5, 1]]. 验证如下,正确。 2.3 axis = 2的时候: axis=2,对应n2已经确定下来,即n2取值定为0,1,2, 3。所以sum每个元素的求和公式是sum =a[n0][n1][0]+a[n0][n1][1]+a[n0][n1][2]+a[n0][n1][3]。接下来确定sum的行数和列数...
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(np.sum(a)) # 输出15 b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(np.sum(b)) # 输出21 c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(np.sum(c, axis=0)) # 输出[5 7 9] d = np.array([[1,...
在NumPy中,求和操作是通过sum()函数实现的。 NumPy是Python中用于高效操作数组和矩阵的数学库。NumPy的数组称为ndarray(n-dimensional array),可以是任意维度的数组。NumPy中的sum()函数操作对象是数组中的元素,可以接受一个数组作为输入,并返回该数组元素的总和。sum()函数的语法如下: numpy.sum(a, axis=None, ...
1.sum()函数,矩阵元素求和 import numpy as np array_test=np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) #1.sum()函数求和 np.sum(array_test) #计算出矩阵中所有元素的和 ###指定要操作的是什么轴 np.sum(array_test,axis=0) #按横轴求和,即将每一列相加,返回每一列的和 ...
numpy.sum() 是 NumPy 库中用于计算数组元素总和的函数。其参数灵活多样，适用于不同场景。在默认或不指定情况下，axis 为 None，表示对数组中的所有元素进行求和。例如，数组 [10, 20, 30, 40] 的总和为 100。若 axis 为整数，其值不可超过数组维度。此参数决定了求和操作的方向。当 axis 为 ...
1. np.sum( ) sum()计算数组元素之和,也可以对列表、元组等和数组类似的序列进行求和。当数组是多维时,它计算数组中所有元素的和: >>> a =np.random.randint(0,10,size=(4,5)) >>> a array([[7, 1, 9, 6, 3], [5, 1, 3, 8, 2], ...
sum(x < 3)) # 输出:2 布尔运算的其他函数 np.any():检查数组中是否至少有一个 True,用于测试是否至少有一个元素满足条件。 np.all():检查数组中所有元素是否都是 True,用于测试是否所有元素满足条件。 print(np.any(x > 4)) # 至少有一个元素大于4吗? # 输出:True print(np.all(x < 6)) # ...
从上面的结果可以看到,在对小规模数组求和时,numpy.sum求和计算的性能是没有python原生计算性能高的,而且这个差距还很大,在上面的结果中相差了10多倍。由此我们可以知道,在对小规模数组求和时,使用python原生加和运算的性能要优于numpy.sum的。 === numpy.sum的性能只有对较大规模数组求和才有很好体现,为此我们...