numpy.sum() en Python

numpy.sum(arr, axis, dtype, out): esta función devuelve la suma de los elementos de la array sobre el eje especificado.

Parámetros:
arr: array de entrada.
eje : eje a lo largo del cual queremos calcular el valor de la suma. De lo contrario, considerará que arr está aplanado (funciona en todos los ejes). axis = 0 significa a lo largo de la columna y axis = 1 significa trabajar a lo largo de la fila.
out : Array diferente en el que queremos colocar el resultado. La array debe tener las mismas dimensiones que la salida esperada. El valor predeterminado es Ninguno.
initial : [escalar, opcional] Valor inicial de la suma.

Retorno: suma de los elementos de la array (un valor escalar si el eje no es ninguno) o array con valores de suma a lo largo del eje especificado.

Código #1:

# Python Program illustrating 
# numpy.sum() method
import numpy as np 
       
# 1D array 
arr = [20, 2, .2, 10, 4]  
   
print("\nSum 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 ("\nIs 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) 

Producción:

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.uint :  True

 
Código #2:

# 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("\nSum 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 ("\nIs np.sum(arr).dtype == np.uint : ", 
                 np.sum(arr).dtype == np.uint) 
  
print ("Is np.sum(arr).dtype == np.uint : ", 
              np.sum(arr).dtype == np.float) 

Producción:

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.uint :  False

 
Código #3:

# 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("\nSum 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("\nSum of arr (keepdimension is True): \n",
      np.sum(arr, axis = 1, keepdims = True))

Producción:

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]]

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por Mohit Gupta_OMG 🙂 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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