numpy中的sum函数

### 如何在 NumPy 中正确使用 `sum` 函数 #### 示例用法 为了更好地理解 `numpy.sum()` 的功能及其参数,考虑如下示例: ```python import numpy as np arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) total_sum = np.sum(arr) # 对整个数组中的所有元素求和 print(total_sum) # 输出: 10 ``` 此代码片段展示了最简单的调用方式——不带任何额外参数的情况下对给定数组内的全部数值相加。 #### 参数解释 - **array**: 这是指定要对其元素执行累加运算的目标多维数组对象。它是必需的输入项。 - **axis (可选)**: 此选项允许用户定义沿着哪一个轴向来进行累积操作。当未提供具体值时,默认行为是对矩阵内所有的数做总合;而一旦指定了特定维度,则仅限于该方向上的单元格参与计算。例如,在二维表格里,“axis=0”意味着按列累加,“axis=1”则代表逐行处理[^1]。 ```python col_sums = np.sum(arr, axis=0) # 计算每一列之和 row_sums = np.sum(arr, axis=1) # 计算每一行之和 print(col_sums) # 输出: [4 6] print(row_sums) # 输出: [3 7] ``` - **keepdims (可选)**: 默认状态下设为 False ,即表示完成聚合之后会减少相应的维度数目。然而,若希望保持原有的形状不变(除了被压缩的那一部分外),那么应当把这项配置成 True 。这有助于后续进一步的操作或是与其他相同结构的数据集对比分析[^4]。 ```python summed_with_keepdims = np.sum(arr, axis=1, keepdims=True) print(summed_with_keepdims.shape) # 输出: (2, 1) print(summed_with_keepdims) # 输出: [[3][7]] ``` 此外,还有其他一些有用的特性,比如利用布尔掩码来有条件地选择哪些位置应该计入最终结果之中。这通常借助 where 参数实现,不过这里并未提及具体的例子。 #### 结果维度变化说明 根据上述描述可知,当我们应用不同的 axis 设置时,输出张量的空间布局会发生相应改变。对于更高阶别的 tensor 来说,这种机制尤为明显。假设有一个三维立方体形式存储的数据集合,如果我们按照第二个索引来实施累计动作的话,那得到的新实体将会丢失中间那一层的信息,除非我们特意开启 keepdims 开关以维持整体框架的一致性。

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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