numpy.sum()的使用详解
numpy的sum函数可接受的参数是:
sum(a,axis=None,dtype=None,out=None,keepdims=np._NoValue)
在参数列表中：
a是要进行加法运算的向量/数组/矩阵
axis的值可以为None,也可以为整数和元组
其形参的注释如下:
a:array_likeelementstosum.
a：用于进行加法运算的数组形式的元素
axis:Noneorintortupleofints,optional
Axisoraxesalongwhichasumisperformed.
Thedefault,axis=None,willsumalloftheelementsoftheinputarray.
Ifaxisisnegativeitcountsfromthelasttothefirstaxis.
Ifaxisisatupleofints,asumisperformedonalloftheaxes
specifiedinthetupleinsteadofasingleaxisoralltheaxesasbefore.
根据上文，可知：
axis的取值有三种情况：1.None，2.整数，3.整数元组。
（在默认/缺省的情况下，axis取None）
如果axis取None，即将数组/矩阵中的元素全部加起来，得到一个和。
Example:
>>>np.sum([0.5,1.5]) 2.0 >>>np.sum([0.5,0.7,0.2,1.5],dtype=np.int32) 1 >>>np.sum([[0,1],[0,5]]) 6
如果axis为整数，axis的取值不可大于数组/矩阵的维度，且axis的不同取值会产生不同的结果。
先以2×2的二维矩阵为例：
>>>np.sum([[0,1],[0,5]],axis=0) array([0,6]) >>>np.sum([[0,1],[0,5]],axis=1) array([1,5])
在上述例子中
- 当axis为0时,是压缩行,即将每一列的元素相加,将矩阵压缩为一行
- 当axis为1时,是压缩列,即将每一行的元素相加,将矩阵压缩为一列(这里的一列是为了方便理解说的，实际上，在控制台的输出中，仍然是以一行的形式输出的)
具体理解如图：
- 当axis取负数的时候，对于二维矩阵，只能取-1和-2（不可超过矩阵的维度）。
- 当axis=-1时，相当于axis=1的效果，当axis=-2时，相当于axis=0的效果。
如果axis为整数元组（x，y），则是求出axis=x和axis=y情况下得到的和。
继续以上面的2×2矩阵为例
>>>np.sum([[0,1],[0,5]],axis=(0,1)) >>>6 >>>np.sum([[0,1],[0,5]],axis=(1,0)) >>>6
另外，需要注意的是:如果要输入两个数组/矩阵/向量进行相加,那么就要先把两个数组/矩阵/向量用一个括号括起来,形成一个元组,这样才能够进行相加。因为numpy.sum的运算实现本质是通过矩阵内部的运算实现的。
当然,如果只是向量/数组之间做加法运算,可以直接让两个向量/数组相加,但前提是它们必须为numpy的array数组才可以,否则只是单纯的列表相加
Example:
>>>v1=[1,2] >>>v2=[3,4] >>>v1+v2 [1,2,3,4] >>>v1=numpy.array[1,2] >>>v2=numpy.array[3,4] >>>v1+v2 [4,6]
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