Tổng của cột trong mảng Python
Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ xem xét cách lấy tổng các giá trị của một mảng có nhiều mảng. Chúng tôi cũng sẽ xem xét các trường hợp sử dụng cụ thể như tính tổng dọc theo một trục cho các mảng chiều cao hơn Show Làm cách nào để tính tổng một mảng có nhiều mảng?Bạn có thể sử dụng hàm numpy # arr is a numpy array # sum of all values arr.sum() # sum of each row (for 2D array) arr.sum(axis=1) # sum of each column (for 2D array) arr.sum(axis=0) # sum along a specific axis, n arr.sum(axis=n) Bạn cũng có thể chỉ định trục để tính tổng mảng có nhiều mảng cùng với tham số import numpy as np # create an array arr = np.array([2, 0, 1, 3]) # sum of array values total = arr.sum() print(total)0 (xem các ví dụ bên dưới) Bây giờ chúng ta hãy xem xét một số trường hợp sử dụng hàm numpy Tổng tất cả các phần tử trong mảngSử dụng hàm numpy Hãy tạo một mảng có nhiều mảng và minh họa cách sử dụng nó import numpy as np # create an array arr = np.array([2, 0, 1, 3]) # sum of array values total = arr.sum() print(total) đầu ra 6 Chúng tôi nhận được 6 là đầu ra là tổng của tất cả các giá trị trong mảng trên arr. 2+0+1+3 Bạn cũng có thể sử dụng cú pháp trên để tính tổng các giá trị trong các mảng có nhiều chiều hơn. Ví dụ: hãy lấy tổng tất cả các phần tử trong một mảng 2D có nhiều mảng – # create a 2D numpy array arr = np.array([[1, 0, 0], [2, 1, 1]]) # sum of array values total = arr.sum() # display the array and the sum print(arr) print("Sum:", total) đầu ra [[1 0 0] [2 1 1]] Sum: 5 Ở đây, chúng tôi đã tạo một mảng 2D và sau đó tính tổng của nó. Bạn có thể thấy chúng ta lấy tổng của tất cả các phần tử trong mảng 2D ở trên với cú pháp tương tự. Điều này cũng có thể được mở rộng cho các mảng numpy chiều cao hơn Tổng của mỗi hàng trong một mảng 2DĐể lấy tổng của mỗi hàng trong một mảng 2D có nhiều mảng, hãy chuyển import numpy as np # create an array arr = np.array([2, 0, 1, 3]) # sum of array values total = arr.sum() print(total)3 cho hàm sum() . Đối số này cho biết chức năng của trục dọc theo đó các phần tử sẽ được tính tổng. Hãy sử dụng nó để lấy tổng của mỗi hàng trong mảng arr# create a 2D numpy array arr = np.array([[1, 0, 0], [2, 1, 1]]) # sum of each row row_totals = arr.sum(axis=1) # display the array and the sum print(arr) print("Sum of each row:", row_totals) đầu ra ________số 8_______Chúng tôi nhận được tổng của mỗi hàng với axis=1. Hàng đầu tiên tổng bằng 1 và hàng thứ hai tổng bằng 4. Kết quả được trả về dưới dạng một mảng có nhiều mảng Tổng của mỗi cột trong một mảng 2DĐể lấy tổng của mỗi cột trong một mảng 2D có nhiều mảng, hãy chuyển ____1_______5 cho hàm _______13_______. Đối số này cho biết chức năng của trục dọc theo đó các phần tử sẽ được tính tổng. Hãy sử dụng nó để lấy tổng của từng cột trong mảng arr # create a 2D numpy array arr = np.array([[1, 0, 0], [2, 1, 1]]) # sum of each column col_totals = arr.sum(axis=0) # display the array and the sum print(arr) print("Sum of each column:", col_totals) đầu ra [[1 0 0] [2 1 1]] Sum of each column: [3 1 1] Mảng kết quả import numpy as np # create an array arr = np.array([2, 0, 1, 3]) # sum of array values total = arr.sum() print(total)7 chứa tổng các giá trị trong mỗi cột. Đó là, trong ví dụ trên – 1+2, 0+1 và 0+1 Hàm numpy sum() cũng có các tham số bổ sung, chẳng hạn như để chỉ định kiểu dữ liệu của đầu ra, v.v. Để biết thêm, hãy tham khảo tài liệu của nó Với điều này, chúng ta đi đến phần cuối của hướng dẫn này. Các ví dụ về mã và kết quả được trình bày trong hướng dẫn này đã được triển khai trong Jupyter Notebook với python (phiên bản 3. 8. 3) hạt nhân có phiên bản 1 gọn gàng. 18. 5
Hướng dẫn về mảng numpy –
Tác giả
|