python中sum函数求行和·

### 使用 `sum()` 函数对每一行进行求和 对于二维数据结构(如列表的列表或NumPy数组),可以逐行使用 Python 的内置函数 `sum()` 来计算每行元素之和。下面展示两种常见的情景:纯Python方式处理嵌套列表以及利用 NumPy 库加速数值运算。 #### 方法一:针对简单列表的列表 当面对由多个子列表组成的父列表时,可以通过遍历外层容器并调用内建的 `sum()` 函数来获取各成员项——即各行——的累积值[^2]。 ```python matrix = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] row_sums = [sum(row) for row in matrix] print(row_sums) ``` 这段代码创建了一个名为 `matrix` 的变量,它是一个包含三个整数列表的列表。接着定义了另一个叫作 `row_sums` 的列表推导表达式,用于存储每次迭代过程中通过 `sum()` 计算得到的结果;最后打印出所有行各自的总和。 #### 方法二:借助 NumPy 处理大型或多维数组 如果涉及到更大规模的数据集或是更高维度的情况,则推荐采用专门设计用来高效执行此类任务的库比如 NumPy 。这里给出一段示范如何运用 NumPy 实现相同目标的例子: ```python import numpy as np array = np.array([ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ]) row_sums_np = array.sum(axis=1) print(row_sums_np.tolist()) ``` 此片段首先导入必要的模块 (`numpy`) 并初始化一个多维数组 `array` ,之后调用了 `.sum()` 方法指定了参数 `axis=1` 表明希望沿水平方向累加从而获得各个记录下的汇总统计量。最终转换回普通的 Python 列表形式以便于查看输出结果[^4]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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