Hàm
4.5 14.53 thêm các mục của một điều khác nhau và trả về tổng.
Thí dụ
marks = [65, 71, 68, 74, 61]
# find sum of all marks
total_marks = sum[marks]
print[total_marks]
# Output: 339SUM [] Cú pháp
Cú pháp của hàm
4.5 14.53 là:
sum[iterable, start]
Hàm
4.5 14.53 thêm bắt đầu và các mục của IT có thể được cho từ trái sang phải.
sum [] tham số
- Itable - Itable [danh sách, tuple, dict, vv]. Các mục của ITBER có thể là số. - iterable [list, tuple, dict, etc]. The items of the iterable should be numbers.
- Bắt đầu [Tùy chọn] - Giá trị này được thêm vào tổng các mục của Itable. Giá trị mặc định của bắt đầu là 0 [nếu bị bỏ qua] [optional] - this value is added to the sum of items of the iterable. The default value of start is 0 [if omitted]
SUM [] Giá trị trả về
4.5 14.53 Trả về tổng số bắt đầu và các mục của IT có thể.
Ví dụ: Hoạt động của Python Sum []
numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]Đầu ra
4.5 14.5
Nếu bạn cần thêm các số điểm nổi với độ chính xác, thì bạn nên sử dụng
4.5 14.57 thay thế.
Nếu bạn cần kết hợp các mục của các mục đã cho [các mục phải là chuỗi], thì bạn có thể sử dụng phương thức
4.5 14.58.
'string'.join[sequence]
Truy cập trang này để tìm hiểu về, phương thức python tham gia [] phương thức
while [num> 0]:.
Bản quyền 1999-2022 bởi dữ liệu refsnes. Đã đăng ký Bản quyền. W3Schools được cung cấp bởi W3.CSS.
W3Schools is Powered by W3.CSS.
Chức năng tích hợp của Python,
4.5 14.53 là một cách hiệu quả và pythonic để tổng hợp một danh sách các giá trị số. Thêm một số số lại với nhau là một bước trung gian phổ biến trong nhiều tính toán, vì vậy
4.5 14.53 là một công cụ khá tiện dụng cho một lập trình viên Python.
Là một trường hợp sử dụng bổ sung và thú vị, bạn có thể kết hợp các danh sách và bộ dữ liệu bằng cách sử dụng
4.5 14.53, có thể thuận tiện khi bạn cần làm phẳng danh sách danh sách.
Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách:
- Tổng các giá trị số bằng tay bằng cách sử dụng các kỹ thuật và công cụ chunggeneral techniques and tools
- Sử dụng Python từ
4.5 14.5
3 để thêm một số giá trị số một cách hiệu quảPython’s4.5 14.5
3 to add several numeric values efficiently - Danh sách Concatenate và bộ dữ liệu với
4.5 14.5
3 with4.5 14.5
3 - Sử dụng
4.5 14.5
3 để tiếp cận các vấn đề tổng hợp phổ biếnsummation problems - Sử dụng các giá trị phù hợp cho các đối số
9 và>>> def sum_numbers[numbers]: ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]] 15 >>> sum_numbers[[]] 0
3 trong>>> sum[[1, 2, 3, 4, 5]] 15 >>> sum[[]] 04.5 14.5
3arguments in4.5 14.5
3 - Quyết định giữa
4.5 14.5
3 và các công cụ thay thế để tổng hợp và nối các đối tượngalternative tools to sum and concatenate objects
Với kiến thức này, giờ đây bạn có thể thêm nhiều giá trị số lại với nhau theo cách pythonic, dễ đọc và hiệu quả.
Làm thế nào để bạn in tổng của một số trong Python?
Xem ví dụ này:.
num = int [input ["nhập một số:"]].
Nếu num >>
while [num> 0]:.sum += num ..
Bạn cũng có thể quấn vòng
'string'.join[sequence]8 trong một hàm. Bằng cách này, bạn có thể sử dụng lại mã cho các danh sách khác nhau:
>>>
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
Trong
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0
>>> for number in numbers:
... total += number
...
>>> total
15
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0
>>> for number in numbers:
... total += number
...
>>> total
15
'string'.join[sequence]8 là cùng một vòng mà bạn đã thấy trước đây.
Bạn cũng có thể sử dụng đệ quy thay vì lặp. Recursion là một kỹ thuật lập trình chức năng trong đó một hàm được gọi trong định nghĩa riêng của nó. Nói cách khác, một hàm đệ quy tự gọi nó trong một vòng lặp:
>>>
>>> def sum_numbers[numbers]:
... if len[numbers] == 0:
... return 0
... return numbers[0] + sum_numbers[numbers[1:]]
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
Trong
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0
>>> for number in numbers:
... total += number
...
>>> total
15
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0
>>> for number in numbers:
... total += number
...
>>> total
15
'string'.join[sequence]8 là cùng một vòng mà bạn đã thấy trước đây.base case that stops the recursion and a recursive case to call the function and start the implicit loop.
Bạn cũng có thể sử dụng đệ quy thay vì lặp. Recursion là một kỹ thuật lập trình chức năng trong đó một hàm được gọi trong định nghĩa riêng của nó. Nói cách khác, một hàm đệ quy tự gọi nó trong một vòng lặp:
Khi bạn xác định chức năng đệ quy, bạn có nguy cơ chạy vào một vòng lặp vô hạn. Để ngăn chặn điều này, bạn cần xác định cả trường hợp cơ sở dừng đệ quy và trường hợp đệ quy để gọi hàm và bắt đầu vòng lặp ngầm.
>>>
>>> from functools import reduce
>>> from operator import add
>>> reduce[add, [1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> reduce[add, []]
Traceback [most recent call last]:
...
TypeError: reduce[] of empty sequence with no initial value
>>> reduce[lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]]
15
Trong
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0
>>> for number in numbers:
... total += number
...
>>> total
15
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0
>>> for number in numbers:
... total += number
...
>>> total
15
'string'.join[sequence]8 là cùng một vòng mà bạn đã thấy trước đây.
Bạn cũng có thể sử dụng đệ quy thay vì lặp. Recursion là một kỹ thuật lập trình chức năng trong đó một hàm được gọi trong định nghĩa riêng của nó. Nói cách khác, một hàm đệ quy tự gọi nó trong một vòng lặp:
Khi bạn xác định chức năng đệ quy, bạn có nguy cơ chạy vào một vòng lặp vô hạn. Để ngăn chặn điều này, bạn cần xác định cả trường hợp cơ sở dừng đệ quy và trường hợp đệ quy để gọi hàm và bắt đầu vòng lặp ngầm.
Trong ví dụ trên, trường hợp cơ sở ngụ ý rằng tổng của danh sách không có độ dài là
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0
>>> for number in numbers:
... total += number
...
>>> total
15
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0
>>> for number in numbers:
... total += number
...
>>> total
15
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0
>>> for number in numbers:
... total += number
...
>>> total
15
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0
>>> for number in numbers:
... total += number
...
>>> total
15
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0
>>> for number in numbers:
... total += number
...
>>> total
15
Một tùy chọn khác để tổng hợp danh sách các số trong Python là sử dụng
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
Bạn có thể gọi >>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
2 với mức giảm, hoặc gấp, >>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
8 cùng với >>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
9 làm đối số. Sau đó, >>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
2 sử dụng chức năng đầu vào để xử lý >>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
9 và trả về một giá trị tích lũy duy nhất.
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
Trong ví dụ đầu tiên, hàm giảm là
>>> def sum_numbers[numbers]:
... if len[numbers] == 0:
... return 0
... return numbers[0] + sum_numbers[numbers[1:]]
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
>>> def sum_numbers[numbers]:
... if len[numbers] == 0:
... return 0
... return numbers[0] + sum_numbers[numbers[1:]]
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
Trong ví dụ thứ hai, hàm giảm là hàm
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
Vì các tổng như thế này là phổ biến trong lập trình, mã hóa một hàm mới mỗi khi bạn cần tổng hợp một số số là rất nhiều công việc lặp đi lặp lại. Ngoài ra, sử dụng
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
>>>
>>> sum[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum[[]]
0
Python cung cấp một chức năng tích hợp chuyên dụng để giải quyết vấn đề này. Hàm được gọi là
4.5 14.53 một cách thuận tiện. Vì nó là một chức năng tích hợp, bạn có thể sử dụng nó trực tiếp trong mã của mình mà không cần nhập bất cứ thứ gì.
Bắt đầu với Python từ
4.5 14.53
- Khả năng đọc là một trong những nguyên tắc quan trọng nhất đằng sau triết lý Python. Trực quan hóa những gì bạn đang yêu cầu một vòng lặp làm khi tổng hợp một danh sách các giá trị. Bạn muốn nó lặp qua một số số, tích lũy chúng trong một biến trung gian và trả lại tổng cuối cùng. Tuy nhiên, có lẽ bạn có thể tưởng tượng một phiên bản tổng kết dễ đọc hơn mà không cần một vòng lặp. Bạn muốn Python lấy một số số và tổng hợp chúng lại với nhau. is a required argument that can hold any Python iterable. The iterable typically contains numeric values but can also contain lists or tuples.
- Bây giờ hãy nghĩ về cách
2 không tổng kết. Sử dụng>>> def sum_numbers[numbers]: ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]] 15 >>> sum_numbers[[]] 0
2 được cho là ít dễ đọc hơn và ít đơn giản hơn so với thậm chí giải pháp dựa trên vòng lặp. is an optional argument that can hold an initial value. This value is then added to the final result. It defaults to>>> def sum_numbers[numbers]: ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]] 15 >>> sum_numbers[[]] 0
0.>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5] >>> total = 0 >>> for number in numbers: ... total += number ... >>> total 15
Đây là lý do tại sao Python 2.3 đã thêm
4.5 14.53 như một hàm tích hợp để cung cấp một giải pháp pythonic cho vấn đề tổng kết. Alex Martelli đã đóng góp chức năng, ngày nay là cú pháp ưa thích để tổng hợp danh sách các giá trị:
Ồ! Điều đó gọn gàng, có phải là nó không? Nó đọc giống như tiếng Anh đơn giản và truyền đạt rõ ràng hành động mà bạn đang thực hiện trong danh sách đầu vào. Sử dụng
4.5 14.53 dễ đọc hơn vòng lặp
'string'.join[sequence]8 hoặc cuộc gọi
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
4.5 14.53 không tăng
>>> def sum_numbers[numbers]:
... if len[numbers] == 0:
... return 0
... return numbers[0] + sum_numbers[numbers[1:]]
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0
>>> for number in numbers:
... total += number
...
>>> total
15
Đối số cần thiết: >>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
9
>>> def sum_numbers[numbers]:
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum_numbers[[]]
0
Chấp nhận bất kỳ python nào có thể thay đổi như lập luận đầu tiên của nó làm cho
4.5 14.53 chung, tái sử dụng và đa hình. Vì tính năng này, bạn có thể sử dụng
4.5 14.53 với danh sách, bộ dữ liệu, bộ, đối tượng
sum[iterable, start]05 và từ điển:
>>>
sum[iterable, start]0
Trong tất cả các ví dụ này,
4.5 14.53 tính tổng số học của tất cả các giá trị trong đầu vào có thể đánh giá cao bất kể loại của chúng. Trong hai ví dụ từ điển, cả hai gọi đến
4.5 14.53 trả về tổng các khóa của từ điển đầu vào. Ví dụ đầu tiên tổng hợp các khóa theo mặc định và ví dụ thứ hai tổng hợp các khóa do cuộc gọi
sum[iterable, start]08 trên từ điển đầu vào.
Nếu từ điển của bạn lưu trữ các số trong các giá trị của nó và bạn muốn tổng hợp các giá trị này thay vì các khóa, thì bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng
sum[iterable, start]09 giống như trong ví dụ
sum[iterable, start]08.
Bạn cũng có thể sử dụng
4.5 14.53 với danh sách hiểu như một đối số. Ở đây, một ví dụ tính toán tổng của các bình phương của một phạm vi giá trị:
>>>
sum[iterable, start]1
Trong tất cả các ví dụ này,
4.5 14.53 tính tổng số học của tất cả các giá trị trong đầu vào có thể đánh giá cao bất kể loại của chúng. Trong hai ví dụ từ điển, cả hai gọi đến
4.5 14.53 trả về tổng các khóa của từ điển đầu vào. Ví dụ đầu tiên tổng hợp các khóa theo mặc định và ví dụ thứ hai tổng hợp các khóa do cuộc gọi
sum[iterable, start]08 trên từ điển đầu vào.
>>>
sum[iterable, start]2
Trong tất cả các ví dụ này,
4.5 14.53 tính tổng số học của tất cả các giá trị trong đầu vào có thể đánh giá cao bất kể loại của chúng. Trong hai ví dụ từ điển, cả hai gọi đến
4.5 14.53 trả về tổng các khóa của từ điển đầu vào. Ví dụ đầu tiên tổng hợp các khóa theo mặc định và ví dụ thứ hai tổng hợp các khóa do cuộc gọi
sum[iterable, start]08 trên từ điển đầu vào.
Nếu từ điển của bạn lưu trữ các số trong các giá trị của nó và bạn muốn tổng hợp các giá trị này thay vì các khóa, thì bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng sum[iterable, start]
09 giống như trong ví dụ sum[iterable, start]
08.
Bạn cũng có thể sử dụng
4.5 14.53 với danh sách hiểu như một đối số. Ở đây, một ví dụ tính toán tổng của các bình phương của một phạm vi giá trị:
>>>
sum[iterable, start]3
Trong tất cả các ví dụ này,
4.5 14.53 tính tổng số học của tất cả các giá trị trong đầu vào có thể đánh giá cao bất kể loại của chúng. Trong hai ví dụ từ điển, cả hai gọi đến
4.5 14.53 trả về tổng các khóa của từ điển đầu vào. Ví dụ đầu tiên tổng hợp các khóa theo mặc định và ví dụ thứ hai tổng hợp các khóa do cuộc gọi
sum[iterable, start]08 trên từ điển đầu vào.
Nếu từ điển của bạn lưu trữ các số trong các giá trị của nó và bạn muốn tổng hợp các giá trị này thay vì các khóa, thì bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng
sum[iterable, start]09 giống như trong ví dụ
sum[iterable, start]08.
Bạn cũng có thể sử dụng 4.5
14.5
3 với danh sách hiểu như một đối số. Ở đây, một ví dụ tính toán tổng của các bình phương của một phạm vi giá trị:
Python 2.4 đã thêm biểu thức máy phát vào ngôn ngữ. Một lần nữa,
4.5 14.53 hoạt động như mong đợi khi bạn sử dụng biểu thức máy phát làm đối số:
Ví dụ này cho thấy một trong những kỹ thuật pythonic nhất để tiếp cận vấn đề tổng kết. Nó cung cấp một giải pháp thanh lịch, có thể đọc được và hiệu quả trong một dòng mã duy nhất.
>>>
sum[iterable, start]4
Trong tất cả các ví dụ này,
4.5 14.53 tính tổng số học của tất cả các giá trị trong đầu vào có thể đánh giá cao bất kể loại của chúng. Trong hai ví dụ từ điển, cả hai gọi đến
4.5 14.53 trả về tổng các khóa của từ điển đầu vào. Ví dụ đầu tiên tổng hợp các khóa theo mặc định và ví dụ thứ hai tổng hợp các khóa do cuộc gọi
sum[iterable, start]08 trên từ điển đầu vào.floating-point numbers. It’s worth noting the function’s behavior when you use the special symbols
sum[iterable, start]30 and
sum[iterable, start]31 in the calls
sum[iterable, start]32 and
sum[iterable, start]33. The first symbol represents an infinite value, so
4.5 14.53 returns
sum[iterable, start]30. The second symbol represents NaN [not a number] values. Since you can’t add numbers with non-numbers, you get
sum[iterable, start]31 as a result.
Nếu từ điển của bạn lưu trữ các số trong các giá trị của nó và bạn muốn tổng hợp các giá trị này thay vì các khóa, thì bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng
sum[iterable, start]09 giống như trong ví dụ
sum[iterable, start]08.
Bạn cũng có thể sử dụng 4.5
14.5
3 với danh sách hiểu như một đối số. Ở đây, một ví dụ tính toán tổng của các bình phương của một phạm vi giá trị:
Python 2.4 đã thêm biểu thức máy phát vào ngôn ngữ. Một lần nữa,
4.5 14.53 hoạt động như mong đợi khi bạn sử dụng biểu thức máy phát làm đối số:
>>>
sum[iterable, start]5
Ví dụ này cho thấy một trong những kỹ thuật pythonic nhất để tiếp cận vấn đề tổng kết. Nó cung cấp một giải pháp thanh lịch, có thể đọc được và hiệu quả trong một dòng mã duy nhất.
Đối số tùy chọn:
>>> sum[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum[[]]
0
>>>
sum[iterable, start]6
Đối số thứ hai và tùy chọn,
>>> sum[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum[[]]
0
Ở đây, bạn cung cấp giá trị ban đầu là sum[iterable, start]
15 đến >>> sum[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum[[]]
0
3. Hiệu ứng ròng là 4.5
14.5
3 thêm giá trị này vào tổng tích lũy của các giá trị trong đầu vào. Lưu ý rằng bạn có thể cung cấp >>> sum[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum[[]]
0
3 như một đối số vị trí hoặc là đối số từ khóa. Tùy chọn thứ hai là cách rõ ràng hơn và dễ đọc hơn.
>>> sum[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum[[]]
0
>>> sum[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum[[]]
0
Nếu bạn không cung cấp giá trị cho
>>> sum[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum[[]]
0
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0
>>> for number in numbers:
... total += number
...
>>> total
15
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0
>>> for number in numbers:
... total += number
...
>>> total
15
Tổng giá trị số
Bạn cũng sẽ học được rằng
4.5 14.53 có thể hữu ích khi bạn làm việc với các danh sách và bộ dữ liệu. Một ví dụ đặc biệt mà bạn sẽ xem là khi bạn cần làm phẳng danh sách các danh sách.
Tính toán tổng tích lũy
Ví dụ đầu tiên mà bạn mã hóa phải làm với cách tận dụng đối số
>>> sum[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum[[]]
0
Giả sử bạn đang phát triển một hệ thống để quản lý doanh số của một sản phẩm nhất định tại một số điểm bán hàng khác nhau. Mỗi ngày, bạn nhận được một báo cáo đơn vị bán từ mỗi điểm bán. Bạn cần tính toán một cách có hệ thống số tiền tích lũy để biết có bao nhiêu đơn vị mà toàn bộ công ty được bán trong tuần. Để giải quyết vấn đề này, bạn có thể sử dụng
4.5 14.53:
>>>
sum[iterable, start]7
Bằng cách sử dụng
>>> sum[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum[[]]
0
Tính toán giá trị trung bình của một mẫu
Một trường hợp sử dụng thực tế khác của
4.5 14.53 là sử dụng nó như một tính toán trung gian trước khi thực hiện các tính toán thêm. Ví dụ, giả sử bạn cần tính toán trung bình số học của một mẫu của các giá trị số. Giá trị trung bình số học, còn được gọi là trung bình, là tổng số của các giá trị chia cho số lượng giá trị hoặc điểm dữ liệu, trong mẫu.average, is the total sum of the values divided by the number of values, or data points, in the sample.
Nếu bạn có mẫu [2, 3, 4, 2, 3, 6, 4, 2] và bạn muốn tính toán trung bình số học bằng tay, thì bạn có thể giải quyết hoạt động này:
[2 + 3 + 4 + 2 + 3 + 6 + 4 + 2] / 8 = 3.25
Nếu bạn muốn tăng tốc độ này bằng cách sử dụng Python, bạn có thể chia nó thành hai phần. Phần đầu tiên của tính toán này, nơi bạn đang thêm các số cùng nhau, là một nhiệm vụ cho
4.5 14.53. Phần tiếp theo của thao tác, nơi bạn chia cho 8, sử dụng số lượng số trong mẫu của bạn. Để tính toán ước số của bạn, bạn có thể sử dụng
sum[iterable, start]60:
>>>
sum[iterable, start]8
Bằng cách sử dụng
>>> sum[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum[[]]
0
Tính toán giá trị trung bình của một mẫu
>>>
sum[iterable, start]9
Bằng cách sử dụng
>>> sum[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum[[]]
0
Tính toán giá trị trung bình của một mẫu
Một trường hợp sử dụng thực tế khác của 4.5
14.5
3 là sử dụng nó như một tính toán trung gian trước khi thực hiện các tính toán thêm. Ví dụ, giả sử bạn cần tính toán trung bình số học của một mẫu của các giá trị số. Giá trị trung bình số học, còn được gọi là trung bình, là tổng số của các giá trị chia cho số lượng giá trị hoặc điểm dữ liệu, trong mẫu.
Nếu bạn có mẫu [2, 3, 4, 2, 3, 6, 4, 2] và bạn muốn tính toán trung bình số học bằng tay, thì bạn có thể giải quyết hoạt động này:
[2 + 3 + 4 + 2 + 3 + 6 + 4 + 2] / 8 = 3.25
Nếu bạn muốn tăng tốc độ này bằng cách sử dụng Python, bạn có thể chia nó thành hai phần. Phần đầu tiên của tính toán này, nơi bạn đang thêm các số cùng nhau, là một nhiệm vụ cho
4.5 14.53. Phần tiếp theo của thao tác, nơi bạn chia cho 8, sử dụng số lượng số trong mẫu của bạn. Để tính toán ước số của bạn, bạn có thể sử dụng
sum[iterable, start]60:
>>>
numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]Bằng cách sử dụng
>>> sum[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum[[]]
0
Tính toán giá trị trung bình của một mẫu
Một trường hợp sử dụng thực tế khác của
4.5 14.53 là sử dụng nó như một tính toán trung gian trước khi thực hiện các tính toán thêm. Ví dụ, giả sử bạn cần tính toán trung bình số học của một mẫu của các giá trị số. Giá trị trung bình số học, còn được gọi là trung bình, là tổng số của các giá trị chia cho số lượng giá trị hoặc điểm dữ liệu, trong mẫu.
>>>
numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]Bằng cách sử dụng
>>> sum[[1, 2, 3, 4, 5]]
15
>>> sum[[]]
0
Tính toán giá trị trung bình của một mẫu
Làm phẳng danh sách các danh sách
Làm phẳng danh sách các danh sách là một nhiệm vụ phổ biến trong Python. Giả sử bạn có một danh sách các danh sách và cần phải làm phẳng nó vào một danh sách duy nhất chứa tất cả các mục từ các danh sách lồng nhau ban đầu. Bạn có thể sử dụng bất kỳ cách tiếp cận nào để làm phẳng danh sách trong Python. Ví dụ: bạn có thể sử dụng vòng lặp
'string'.join[sequence]8, như trong mã sau:
>>>
numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]Bên trong
sum[iterable, start]81, vòng lặp lặp lại trên tất cả các danh sách lồng nhau có trong
sum[iterable, start]82. Sau đó, nó kết hợp chúng trong
sum[iterable, start]83 bằng cách sử dụng một hoạt động gán tăng cường [
sum[iterable, start]84]. Kết quả là, bạn nhận được một danh sách phẳng với tất cả các mục từ các danh sách lồng nhau ban đầu.
Nhưng hãy giữ! Bạn đã học được cách sử dụng
4.5 14.53 để nối các chuỗi trong hướng dẫn này. Bạn có thể sử dụng tính năng đó để làm phẳng danh sách các danh sách như bạn đã làm trong ví dụ trên không? Đúng! Đây là cách: làm thế nào:
>>>
numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]Bên trong
sum[iterable, start]81, vòng lặp lặp lại trên tất cả các danh sách lồng nhau có trong
sum[iterable, start]82. Sau đó, nó kết hợp chúng trong
sum[iterable, start]83 bằng cách sử dụng một hoạt động gán tăng cường [
sum[iterable, start]84]. Kết quả là, bạn nhận được một danh sách phẳng với tất cả các mục từ các danh sách lồng nhau ban đầu.
Nhưng hãy giữ! Bạn đã học được cách sử dụng
4.5 14.53 để nối các chuỗi trong hướng dẫn này. Bạn có thể sử dụng tính năng đó để làm phẳng danh sách các danh sách như bạn đã làm trong ví dụ trên không? Đúng! Đây là cách: làm thế nào:
>>>
numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]Bên trong
sum[iterable, start]81, vòng lặp lặp lại trên tất cả các danh sách lồng nhau có trong
sum[iterable, start]82. Sau đó, nó kết hợp chúng trong
sum[iterable, start]83 bằng cách sử dụng một hoạt động gán tăng cường [
sum[iterable, start]84]. Kết quả là, bạn nhận được một danh sách phẳng với tất cả các mục từ các danh sách lồng nhau ban đầu.
Nhưng hãy giữ! Bạn đã học được cách sử dụng
4.5 14.53 để nối các chuỗi trong hướng dẫn này. Bạn có thể sử dụng tính năng đó để làm phẳng danh sách các danh sách như bạn đã làm trong ví dụ trên không? Đúng! Đây là cách: làm thế nào:
>>>
numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]Bên trong
sum[iterable, start]81, vòng lặp lặp lại trên tất cả các danh sách lồng nhau có trong
sum[iterable, start]82. Sau đó, nó kết hợp chúng trong
sum[iterable, start]83 bằng cách sử dụng một hoạt động gán tăng cường [
sum[iterable, start]84]. Kết quả là, bạn nhận được một danh sách phẳng với tất cả các mục từ các danh sách lồng nhau ban đầu.
Nhưng hãy giữ! Bạn đã học được cách sử dụng 4.5
14.5
3 để nối các chuỗi trong hướng dẫn này. Bạn có thể sử dụng tính năng đó để làm phẳng danh sách các danh sách như bạn đã làm trong ví dụ trên không? Đúng! Đây là cách: làm thế nào:
Nó thật nhanh! Một dòng mã duy nhất và
sum[iterable, start]86 hiện là một danh sách phẳng. Tuy nhiên, sử dụng
4.5 14.53 dường như không phải là giải pháp nhanh nhất.
Một nhược điểm quan trọng của bất kỳ giải pháp nào ngụ ý sự kết hợp là đằng sau hậu trường, mọi bước trung gian đều tạo ra một danh sách mới. Điều này có thể khá lãng phí về mặt sử dụng bộ nhớ. Danh sách cuối cùng được trả lại chỉ là danh sách được tạo gần đây nhất trong số tất cả các danh sách được tạo ra ở mỗi vòng kết nối. Thay vào đó, sử dụng danh sách hiểu biết rằng bạn tạo và trả về chỉ một danh sách:
Phiên bản mới này của
sum[iterable, start]81 hiệu quả hơn và ít lãng phí hơn về mặt sử dụng bộ nhớ. Tuy nhiên, các toàn diện lồng nhau có thể là một thách thức để đọc và hiểu.
Sử dụng sum[iterable, start]
89 có lẽ là cách dễ đọc và pythonic nhất để làm phẳng danh sách danh sách:
Trong phiên bản
sum[iterable, start]81 này, ai đó đang đọc mã của bạn có thể thấy rằng chức năng lặp lại trên mỗi
sum[iterable, start]91 trong
sum[iterable, start]82. Bên trong vòng
'string'.join[sequence]8 đầu tiên này, nó đã lặp lại trên mỗi
sum[iterable, start]94 trong
sum[iterable, start]91 để cuối cùng đưa ra danh sách
sum[iterable, start]83 mới với
sum[iterable, start]89. Giống như sự hiểu biết từ trước đó, giải pháp này chỉ tạo ra một danh sách trong quy trình. Một lợi thế của giải pháp này là nó rất dễ đọc.
Sử dụng các lựa chọn thay thế cho
4.5 14.53
>>>
numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]Bên trong
sum[iterable, start]81, vòng lặp lặp lại trên tất cả các danh sách lồng nhau có trong
sum[iterable, start]82. Sau đó, nó kết hợp chúng trong
sum[iterable, start]83 bằng cách sử dụng một hoạt động gán tăng cường [
sum[iterable, start]84]. Kết quả là, bạn nhận được một danh sách phẳng với tất cả các mục từ các danh sách lồng nhau ban đầu.
>>>
numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]Nhưng hãy giữ! Bạn đã học được cách sử dụng
4.5 14.53 để nối các chuỗi trong hướng dẫn này. Bạn có thể sử dụng tính năng đó để làm phẳng danh sách các danh sách như bạn đã làm trong ví dụ trên không? Đúng! Đây là cách: làm thế nào:
>>>
numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]Nó thật nhanh! Một dòng mã duy nhất và
sum[iterable, start]86 hiện là một danh sách phẳng. Tuy nhiên, sử dụng
4.5 14.53 dường như không phải là giải pháp nhanh nhất.
>>>
numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]Một nhược điểm quan trọng của bất kỳ giải pháp nào ngụ ý sự kết hợp là đằng sau hậu trường, mọi bước trung gian đều tạo ra một danh sách mới. Điều này có thể khá lãng phí về mặt sử dụng bộ nhớ. Danh sách cuối cùng được trả lại chỉ là danh sách được tạo gần đây nhất trong số tất cả các danh sách được tạo ra ở mỗi vòng kết nối. Thay vào đó, sử dụng danh sách hiểu biết rằng bạn tạo và trả về chỉ một danh sách:
Phiên bản mới này của sum[iterable, start]
81 hiệu quả hơn và ít lãng phí hơn về mặt sử dụng bộ nhớ. Tuy nhiên, các toàn diện lồng nhau có thể là một thách thức để đọc và hiểu.
Sử dụng
sum[iterable, start]89 có lẽ là cách dễ đọc và pythonic nhất để làm phẳng danh sách danh sách:
>>>
4.5 14.50
Khi bạn gọi
numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0
>>> for number in numbers:
... total += number
...
>>> total
15
numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]>>>
4.5 14.51
Để làm phẳng danh sách các danh sách với
numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]Dây nối với sum[iterable, start]
49
Như bạn đã thấy,
4.5 14.53 không liên kết hoặc tham gia chuỗi. Nếu bạn cần phải làm như vậy, thì công cụ ưa thích và nhanh nhất có sẵn trong Python là
sum[iterable, start]49. Phương pháp này lấy một chuỗi các chuỗi làm đối số và trả về một chuỗi mới, được nối:
>>>
4.5 14.52
Sử dụng
numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]numbers = [2.5, 3, 4, -5]
# start parameter is not provided
numbers_sum = sum[numbers]
print[numbers_sum]
# start = 10
numbers_sum = sum[numbers, 10]
print[numbers_sum]Sự kết luận
Bây giờ bạn có thể sử dụng chức năng tích hợp Python,
4.5 14.53 để thêm nhiều giá trị số lại với nhau. Hàm này cung cấp một cách hiệu quả, dễ đọc và pythonic để giải quyết các vấn đề tổng trong mã của bạn. Nếu bạn xử lý các tính toán toán học yêu cầu tổng các giá trị số, thì
4.5 14.53 có thể là cứu cánh của bạn.summation problems in your code. If you’re dealing with math computations that require summing numeric values, then
4.5 14.53 can be your lifesaver.
Trong hướng dẫn này, bạn đã học được cách:
- Tổng các giá trị số bằng các kỹ thuật và công cụ chunggeneral techniques and tools
- Thêm một số giá trị số một cách hiệu quả bằng cách sử dụng Python từ
4.5 14.5
3Python’s4.5 14.5
3 - Trình tự Concatenate sử dụng
4.5 14.5
3 using4.5 14.5
3 - Sử dụng
4.5 14.5
3 để tiếp cận các vấn đề tổng hợp phổ biếnsummation problems - Sử dụng các giá trị phù hợp cho các đối số
9 và>>> def sum_numbers[numbers]: ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]] 15 >>> sum_numbers[[]] 0
3 trong>>> sum[[1, 2, 3, 4, 5]] 15 >>> sum[[]] 04.5 14.5
3
9 and>>> def sum_numbers[numbers]: ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers[[1, 2, 3, 4, 5]] 15 >>> sum_numbers[[]] 0
3 arguments in>>> sum[[1, 2, 3, 4, 5]] 15 >>> sum[[]] 04.5 14.5
3 - Quyết định giữa
4.5 14.5
3 và các công cụ thay thế để tổng hợp và nối các đối tượngalternative tools to sum and concatenate objects
Với kiến thức này, giờ đây bạn có thể thêm nhiều giá trị số lại với nhau theo cách pythonic, dễ đọc và hiệu quả.