NumPy 1.14 - numpy.sum()

numpy.sum




numpy

numpy.sum

numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<class 'numpy._globals._NoValue'>) [source]

किसी दिए गए अक्ष पर सरणी तत्वों का योग।

पैरामीटर:

a : array_like

योग करने के लिए तत्व।

अक्ष : कोई भी या int या ints, ints का वैकल्पिक

धुरी या कुल्हाड़ी जिसके साथ एक योग किया जाता है। डिफ़ॉल्ट, अक्ष = कोई नहीं, इनपुट सरणी के सभी तत्वों का योग करेगा। यदि अक्ष ऋणात्मक है तो यह पिछली से पहली अक्ष तक गिना जाता है।

संस्करण 1.7.0 में नया।

यदि अक्ष में एक टुपल है, तो एक धुरी में निर्दिष्ट सभी अक्षों पर एक एकल अक्ष या पहले की तरह सभी अक्षों पर प्रदर्शन किया जाता है।

dtype : dtype, वैकल्पिक

लौटे हुए सरणी का प्रकार और संचायक जिसमें तत्व सम्‍मिलित हैं। जब तक डिफ़ॉल्ट प्लेटफ़ॉर्म पूर्णांक की तुलना में कम परिशुद्धता का पूर्णांक dtype नहीं a तब तक डिफ़ॉल्ट रूप से इसका उपयोग किया जाता है। उस स्थिति में, यदि a हस्ताक्षरित है तो प्लेटफ़ॉर्म पूर्णांक का उपयोग किया जाता है जबकि यदि a अहस्ताक्षरित है तो प्लेटफ़ॉर्म पूर्णांक के रूप में उसी परिशुद्धता का अहस्ताक्षरित पूर्णांक उपयोग किया जाता है।

बाहर : ndarray, वैकल्पिक

वैकल्पिक आउटपुट ऐरे जिसमें रिजल्ट रखना है। इसमें अपेक्षित आउटपुट के समान आकार होना चाहिए, लेकिन यदि आवश्यक हो तो आउटपुट मानों का प्रकार डाला जाएगा।

रखवाले : बूल, वैकल्पिक

यदि इसे True पर सेट किया जाता है, तो जो कुल्हाड़ियों को कम किया जाता है, उन्हें परिणाम में एक आकार के साथ आयाम के रूप में छोड़ दिया जाता है। इस विकल्प के साथ, परिणाम इनपुट सरणी के खिलाफ सही ढंग से प्रसारित होगा।

यदि डिफ़ॉल्ट मान पारित किया जाता है, तो keepdims को keepdims के उप-वर्गों के sum पद्धति से पारित नहीं किया जाएगा, हालांकि कोई भी गैर-डिफ़ॉल्ट मान होगा। यदि उप-वर्ग sum पद्धति रखने वाले को लागू नहीं keepdims किसी भी अपवाद को उठाया जाएगा।

यह दिखाता है:

sum_along_axis : ndarray

निर्दिष्ट अक्ष को हटाने के साथ a ही आकार के साथ एक सरणी। यदि a 0-d सरणी है, या यदि axis कोई नहीं है, तो एक स्केलर वापस आ जाता है। यदि आउटपुट सरणी निर्दिष्ट की जाती है, तो out का संदर्भ दिया out है।

यह भी देखें

ndarray.sum
समतुल्य विधि।
cumsum
सरणी तत्वों का संचयी योग।
trapz
समग्र ट्रेपोजॉइडल नियम का उपयोग करके सरणी मूल्यों का एकीकरण।

mean , average

टिप्पणियाँ

पूर्णांक प्रकारों का उपयोग करते समय अंकगणितीय मॉड्यूलर होता है, और अतिप्रवाह पर कोई त्रुटि नहीं उठाई जाती है।

खाली सरणी का योग तटस्थ तत्व है 0:

>>> np.sum([])
0.0

उदाहरण

>>> 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
>>> np.sum([[0, 1], [0, 5]], axis=0)
array([0, 6])
>>> np.sum([[0, 1], [0, 5]], axis=1)
array([1, 5])

यदि संचायक बहुत छोटा है, तो अतिप्रवाह होता है:

>>> np.ones(128, dtype=np.int8).sum(dtype=np.int8)
-128