np.sum()计算最通俗教程

轻松掌握 NumPy 的 np.sum() 函数：入门指南

引言

NumPy 库是 Python 中用于科学计算和数据操作的强大工具。其 np.sum() 函数是一个多才多艺的函数，可用于对数组中的元素进行求和。本文将深入探讨 np.sum() 函数，涵盖其用法、参数和示例代码，帮助您掌握这一宝贵工具。

什么是 np.sum() 函数？

np.sum() 函数用于计算数组中元素的总和。它接受一个或多个数组作为参数，并返回一个标量（单个值）或一个新数组，其中包含各轴上的元素之和。

参数详解

np.sum() 函数接受以下参数：

• axis ：指定在哪个轴上求和。默认情况下，axis=None 表示对整个数组求和。
• dtype ：指定求和结果的数据类型。默认情况下，dtype=None 使用数组的原始数据类型。
• out ：指定求和结果的输出数组。默认情况下，out=None 创建一个新数组来存储结果。
• keepdims ：指定是否保留求和结果的维度。默认情况下，keepdims=False 不保留结果的维度。

axis 参数的影响

axis 参数控制着求和在哪个轴上进行。以下是 axis 参数的可能值：

• None ：对整个数组求和。
• int ：在指定轴上求和。
• tuple ：在多个轴上求和。

示例代码

让我们通过一些示例代码来了解 np.sum() 函数的实际应用：

import numpy as np

# 一维数组求和
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.sum(a))  # 输出：15

# 二维数组求和
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(np.sum(b))  # 输出：21

# 指定轴上的求和
print(np.sum(b, axis=0))  # 输出：[5 7 9]，在行上求和
print(np.sum(b, axis=1))  # 输出：[6 15]，在列上求和

# 多个轴上的求和
print(np.sum(b, axis=(0, 1)))  # 输出：21，对整个数组求和

计算过程

np.sum() 函数的计算过程如下：

1. 将输入数组转换为一维数组。
2. 对一维数组中的元素进行求和。
3. 将求和结果转换为输出数组的指定数据类型。

最佳实践

使用 np.sum() 函数时，请考虑以下最佳实践：

• 确保输入数组的数据类型与所需的操作兼容。
• 明智地使用 axis 参数以控制求和的行为。
• 如果可能，请使用 out 参数避免创建不必要的副本。
• 根据您的特定需求调整 dtype 和 keepdims 参数。

常见问题解答

1. np.sum() 函数与 np.mean() 函数有何区别？

np.mean() 函数计算数组元素的平均值，而 np.sum() 函数计算元素的总和。

2. 如何计算数组中元素的加权平均值？

可以使用 np.average() 函数，它接受权重作为附加参数。

3. 如何在不指定 axis 参数的情况下对多维数组求和？

使用 np.sum(a).item() 可以将多维数组求和的结果转换为标量。

4. 如何忽略 NaN 值？

使用 np.nansum() 函数可以忽略数组中的 NaN 值。

5. 如何使用 np.sum() 函数进行累积求和？

使用 np.cumsum() 函数可以计算数组的累积求和。

结论

掌握 np.sum() 函数对于高效地处理 NumPy 数组至关重要。通过了解其参数、计算过程和最佳实践，您可以充分利用此函数的功能。不要害怕探索和尝试不同的选项，以满足您的特定需求。深入研究 NumPy 的文档和社区资源，进一步扩展您的知识。