numpy.sum(arr, 축, dtype, out) : 이 함수는 지정된 축에 대한 배열 요소의 합계를 반환합니다.
매개변수:
도착: 입력 배열.
축 : 합계 값을 계산하려는 축입니다. 그렇지 않으면 arr이 평면화되는 것으로 간주됩니다(모든 축에서 작동함). axis = 0은 열을 따라 작업한다는 의미이고 axis = 1은 행을 따라 작업한다는 의미입니다.
밖으로 : 결과를 배치하려는 다른 배열입니다. 배열은 예상 출력과 동일한 차원을 가져야 합니다. 기본값은 없음입니다.
초기의 : [스칼라, 선택 사항] 합계의 시작 값입니다.
반품 : 배열 요소의 합계(축이 없는 경우 스칼라 값) 또는 지정된 축을 따라 합계 값이 있는 배열입니다.
코드 #1:
기가바이트와 메가바이트의 차이
파이썬3
# Python Program illustrating> # numpy.sum() method> import> numpy as np> > # 1D array> arr>=> [>20>,>2>, .>2>,>10>,>4>]> > print>('
Sum of arr : ', np.>sum>(arr))> > print>('>Sum> of arr(uint8) : ', np.>sum>(arr, dtype>=> np.uint8))> print>('>Sum> of arr(float32) : ', np.>sum>(arr, dtype>=> np.float32))> > print> ('
Is np.>sum>(arr).dtype>=>=> np.uint : ',> >np.>sum>(arr).dtype>=>=> np.uint)> print> ('Is np.>sum>(arr).dtype>=>=> np.>float> : ',> >np.>sum>(arr).dtype>=>=> np.>float>)> |
안드로이드 프로세스 acore
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산출:
Sum of arr : 36.2 Sum of arr(uint8) : 36 Sum of arr(float32) : 36.2 Is np.sum(arr).dtype == np.uint : False Is np.sum(arr).dtype == np.float : True>
코드 #2:
파이썬3
# Python Program 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>,]]> > print>('
Sum of arr : ', np.>sum>(arr))> > print>('>Sum> of arr(uint8) : ', np.>sum>(arr, dtype>=> np.uint8))> print>('>Sum> of arr(float32) : ', np.>sum>(arr, dtype>=> np.float32))> > print> ('
Is np.>sum>(arr).dtype>=>=> np.uint : ',> >np.>sum>(arr).dtype>=>=> np.uint)> print> ('Is np.>sum>(arr).dtype>=>=> np.>float> : ',> >np.>sum>(arr).dtype>=>=> np.>float>)> |
Java에서 arraylist 정렬
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칼리 리눅스 명령
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산출:
Sum of arr : 279 Sum of arr(uint8) : 23 Sum of arr(float32) : 279.0 Is np.sum(arr).dtype == np.uint : False Is np.sum(arr).dtype == np.float : False>
코드 #3:
파이썬3
# Python Program 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>,]]> > print>('
Sum of arr : ', np.>sum>(arr))> print>('>Sum> of arr(axis>=> 0>) : ', np.>sum>(arr, axis>=> 0>))> print>('>Sum> of arr(axis>=> 1>) : ', np.>sum>(arr, axis>=> 1>))> print>('
Sum of arr (keepdimension>is> True>):
',> >np.>sum>(arr, axis>=> 1>, keepdims>=> True>))> |
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마크다운에 밑줄
산출:
Sum of arr : 279 Sum of arr(axis = 0) : [52 25 93 42 67] Sum of arr(axis = 1) : [120 75 84] Sum of arr (keepdimension is True): [[120] [ 75] [ 84]]>