在使用np.sum()函数时,需要注意以下几点: 如果输入数组中包含NaN或无穷大值,np.sum()函数将忽略这些值并返回正确的结果。这是因为NumPy默认将NaN和无穷大值视为“不参与计算”。 如果需要将NaN或无穷大值视为有效值参与计算,可以在调用np.sum()函数之前使用numpy.nan_to_num()或numpy.seterr()函数来处理这些特殊值。
np.sum(a, axis=1)-- > array([3, 5, 7])
import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) # 按行相加,并且保持其二维特性 print(np.sum(a, axis=1, keepdims=True)) # 按行相加,不保持其二维特性 print(np.sum(a, axis=1)) 输出: array([[3], [7]]) array([3, 7]) htl666 htl666 190***2891@qq.com6年前 (2019-08-...
np.sum([1,2,3], initial=10)16 在这里,由于我们设置了初始值 10,所以我们有10+1+2+3=16。 指定布尔掩码 np.sum([4,5,6,7], where=[False,True,True,False])11 这里,在总和的计算中仅包括第二个和第三个值。
Python——numpy中的 sum 函数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 importnumpy as np # 初始化二维数组 a=np.random.randn(4,3) # 数组普通相加,默认 axis=0 b=np.sum(a) # 按行相加,不保持其二维特性 c=np.sum(a, axis=1)...
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], ...
array([1,5])>>>np.sum([[0,1], [np.nan,5]], where=[False,True], axis=1) array([1.,5.]) 如果累加器太小,就会发生溢出: >>>np.ones(128, dtype=np.int8).sum(dtype=np.int8)-128 您还可以使用非零值开始求和: >>>np.sum([10], initial=5)15...
import numpy as np a=np.array([0.4, 0.5, 0.9, 6.1]) x=np.sum(a, dtype=np.int32) x 输出 6 在上面的代码中 我们导入了别名为” np”的numpy。 我们使用np.array()函数创建了一个数组’a’。 我们已经声明了变量” x”并分配了np.sum()函数的返回值。
解释：NumPy是Python中用于进行科学计算的一个库。np.sum是NumPy库中的一个函数，用于计算数组中所有元素的总和。这个函数可以针对一维数组或多个维度的数组进行操作。对于一维数组，np.sum会返回所有元素的和；对于多维数组，可以沿着指定的轴计算元素的总和，或者计算整个多维数组所有元素的和。详细解释：1...
Is np.sum(arr).dtype == np.uint : False Is np.sum(arr).dtype == np.uint : True 代码2: #PythonProgram illustrating # numpy.sum() method import numpy as np # 2D array arr = [[ 14 , 17 , 12 , 33 , 44 ], [ 15 , 6 , 27 , 8 , 19 ], [ 23 , 2 , 54 , 1 , 4...