Hướng dẫn how do you sum in python? - làm thế nào để bạn tổng hợp trong python?

Hàm

4.5
14.5
3 thêm các mục của một điều khác nhau và trả về tổng.

Show

Thí dụ

marks = [65, 71, 68, 74, 61]

# find sum of all marks total_marks = sum(marks)

print(total_marks) # Output: 339


SUM () Cú pháp

Cú pháp của hàm

4.5
14.5
3 là:

sum(iterable, start)

Hàm

4.5
14.5
3 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
14.5
3 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
14.5
7 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
14.5
8.

'string'.join(sequence)

Truy cập trang này để tìm hiểu về, phương thức python tham gia () phương thức

Chức năng tích hợp của Python,

4.5
14.5
3 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
14.5
3 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
14.5
3, 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’s
    4.5
    14.5
    3
    to add several numeric values efficiently
  • Danh sách Concatenate và bộ dữ liệu với
    4.5
    14.5
    3
    with
    4.5
    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
    >>> 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
    >>> sum([1, 2, 3, 4, 5])
    15
    
    >>> sum([])
    0
    
    3 trong
    4.5
    14.5
    3arguments in
    4.5
    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.

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
14.5
3, 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 chung

Sử dụng Python từ

4.5
14.5
3 để thêm một số giá trị số một cách hiệu quả

Danh sách Concatenate và bộ dữ liệu với

4.5
14.5
3summation problems.

Sử dụng các giá trị phù hợp cho các đối số trong

4.5
14.5
3

Kiến thức này sẽ giúp bạn tiếp cận hiệu quả và giải quyết các vấn đề tổng trong mã của bạn bằng cách sử dụng

4.5
14.5
3 hoặc các công cụ thay thế và chuyên dụng khác.

Hiểu vấn đề tổng kết

Tóm tắt các giá trị số với nhau là một vấn đề khá phổ biến trong lập trình. Ví dụ: giả sử bạn có một danh sách các số [1, 2, 3, 4, 5] và muốn thêm chúng lại với nhau để tính tổng số tiền của chúng. Với số học tiêu chuẩn, bạn sẽ làm một cái gì đó như thế này:

1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15

Kiến thức này sẽ giúp bạn tiếp cận hiệu quả và giải quyết các vấn đề tổng trong mã của bạn bằng cách sử dụng

4.5
14.5
3 hoặc các công cụ thay thế và chuyên dụng khác.

>>> 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

Hiểu vấn đề tổng kết

Tóm tắt các giá trị số với nhau là một vấn đề khá phổ biến trong lập trình. Ví dụ: giả sử bạn có một danh sách các số [1, 2, 3, 4, 5] và muốn thêm chúng lại với nhau để tính tổng số tiền của chúng. Với số học tiêu chuẩn, bạn sẽ làm một cái gì đó như thế này:

Kiến thức này sẽ giúp bạn tiếp cận hiệu quả và giải quyết các vấn đề tổng trong mã của bạn bằng cách sử dụng

4.5
14.5
3 hoặc các công cụ thay thế và chuyên dụng khác.

>>> 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

Hiểu vấn đề tổng kếtbase case that stops the recursion and a recursive case to call the function and start the implicit loop.

Tóm tắt các giá trị số với nhau là một vấn đề khá phổ biến trong lập trình. Ví dụ: giả sử bạn có một danh sách các số [1, 2, 3, 4, 5] và muốn thêm chúng lại với nhau để tính tổng số tiền của chúng. Với số học tiêu chuẩn, bạn sẽ làm một cái gì đó như thế này:

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
2 từ
>>> 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. Để có được tổng của một danh sách các số, bạn có thể vượt qua
>>> 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 hoặc 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
5 thích hợp làm đối số đầu tiên cho
>>> 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:

>>>

>>> 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

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.

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
2, lấy hai số và thêm chúng lại với nhau. Kết quả cuối cùng là tổng của các số trong đầu vào
>>> 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. Như một nhược điểm,
>>> 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 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
5 khi bạn gọi nó với một
>>> 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 trống.

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
5 trả về việc bổ sung hai số.

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
2 là giải pháp dễ đọc nhất có sẵn cho bạn.

Python cung cấp một chức năng tích hợp chuyên dụng để giải quyết vấn đề này. Hàm được gọi là

4.5
14.5
3 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.

Bây giờ hãy nghĩ về cách

>>> 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 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.

Đây là lý do tại sao Python 2.3 đã thêm

4.5
14.5
3 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:

>>>

>>> sum([1, 2, 3, 4, 5])
15

>>> sum([])
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.

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
2, lấy hai số và thêm chúng lại với nhau. Kết quả cuối cùng là tổng của các số trong đầu vào
>>> 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. Như một nhược điểm,
>>> 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 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
5 khi bạn gọi nó với một
>>> 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 trống.

  1. 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
    
    5 trả về việc bổ sung hai số.
    is a required argument that can hold any Python iterable. The iterable typically contains numeric values but can also contain lists or tuples.
  2. 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
    
    2 là giải pháp dễ đọc nhất có sẵn cho bạn.
    is an optional argument that can hold an initial value. This value is then added to the final result. It defaults to
    >>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
    >>> total = 0
    
    >>> for number in numbers:
    ...     total += number
    ...
    
    >>> total
    15
    
    0.

Python cung cấp một chức năng tích hợp chuyên dụng để giải quyết vấn đề này. Hàm được gọi là

4.5
14.5
3 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
14.5
3

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.

Bây giờ hãy nghĩ về cách

>>> 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 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.

>>>

sum(iterable, start)
0

Đây là lý do tại sao Python 2.3 đã thêm

4.5
14.5
3 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
14.5
3 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
2. Không giống như
>>> 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,
4.5
14.5
3 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
5 khi bạn cung cấp một khoảng trống có thể trống. Thay vào đó, nó dễ dàng trả về
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0

>>> for number in numbers:
...     total += number
...

>>> total
15
0.

Bạn có thể gọi

4.5
14.5
3 với hai đối số sau:

>>>

sum(iterable, start)
1

>>> 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 là một đối số cần thiết có thể giữ bất kỳ python có thể điều chỉnh được. Các thông thường có thể chứa các giá trị số nhưng cũng có thể chứa danh sách hoặc bộ dữ liệu.

>>>

sum(iterable, start)
2

>>> sum([1, 2, 3, 4, 5])
15

>>> sum([])
0
3 là một đối số tùy chọn có thể giữ giá trị ban đầu. Giá trị này sau đó được thêm vào kết quả cuối cùng. Nó mặc định là
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0

>>> for number in numbers:
...     total += number
...

>>> total
15
0.

Đối số tùy chọn: >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum([]) 0 3

Đối số thứ hai và tùy chọn,

>>> sum([1, 2, 3, 4, 5])
15

>>> sum([])
0
3, cho phép bạn cung cấp một giá trị để khởi tạo quá trình tổng. Đối số này rất tiện dụng khi bạn cần xử lý các giá trị tích lũy theo tuần tự:

>>>

sum(iterable, start)
3

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.

Nếu bạn không cung cấp giá trị cho

>>> sum([1, 2, 3, 4, 5])
15

>>> sum([])
0
3, thì nó mặc định là
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0

>>> for number in numbers:
...     total += number
...

>>> total
15
0. Giá trị mặc định là
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0

>>> for number in numbers:
...     total += number
...

>>> total
15
0 đảm bảo hành vi dự kiến ​​trả lại tổng số của các giá trị đầu vào.

Tổng giá trị số

Mục đích chính của

4.5
14.5
3 là cung cấp một cách pythonic để thêm các giá trị số lại với nhau. Cho đến thời điểm này, bạn đã thấy cách sử dụng hàm để tổng số số nguyên. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng
4.5
14.5
3 với bất kỳ loại python số nào khác, chẳng hạn như
sum(iterable, start)
24,
sum(iterable, start)
25,
sum(iterable, start)
26 và
sum(iterable, start)
27.

Dưới đây là một vài ví dụ về việc sử dụng

4.5
14.5
3 với các giá trị của các loại số khác nhau:

>>>

sum(iterable, start)
4

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.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
14.5
3 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 bạn không cung cấp giá trị cho

>>> sum([1, 2, 3, 4, 5])
15

>>> sum([])
0
3, thì nó mặc định là
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0

>>> for number in numbers:
...     total += number
...

>>> total
15
0. Giá trị mặc định là
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0

>>> for number in numbers:
...     total += number
...

>>> total
15
0 đảm bảo hành vi dự kiến ​​trả lại tổng số của các giá trị đầu vào.

Tổng giá trị số

Mục đích chính của

4.5
14.5
3 là cung cấp một cách pythonic để thêm các giá trị số lại với nhau. Cho đến thời điểm này, bạn đã thấy cách sử dụng hàm để tổng số số nguyên. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng
4.5
14.5
3 với bất kỳ loại python số nào khác, chẳng hạn như
sum(iterable, start)
24,
sum(iterable, start)
25,
sum(iterable, start)
26 và
sum(iterable, start)
27.

>>>

sum(iterable, start)
5

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.

Nếu bạn không cung cấp giá trị cho

>>> sum([1, 2, 3, 4, 5])
15

>>> sum([])
0
3, thì nó mặc định là
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0

>>> for number in numbers:
...     total += number
...

>>> total
15
0. Giá trị mặc định là
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0

>>> for number in numbers:
...     total += number
...

>>> total
15
0 đảm bảo hành vi dự kiến ​​trả lại tổng số của các giá trị đầu vào.

>>>

sum(iterable, start)
6

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.

Nếu bạn không cung cấp giá trị cho >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum([]) 0 3, thì nó mặc định là >>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5] >>> total = 0 >>> for number in numbers: ... total += number ... >>> total 15 0. Giá trị mặc định là >>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5] >>> total = 0 >>> for number in numbers: ... total += number ... >>> total 15 0 đảm bảo hành vi dự kiến ​​trả lại tổng số của các giá trị đầu vào.

Tổng giá trị số

Mục đích chính của

4.5
14.5
3 là cung cấp một cách pythonic để thêm các giá trị số lại với nhau. Cho đến thời điểm này, bạn đã thấy cách sử dụng hàm để tổng số số nguyên. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng
4.5
14.5
3 với bất kỳ loại python số nào khác, chẳng hạn như
sum(iterable, start)
24,
sum(iterable, start)
25,
sum(iterable, start)
26 và
sum(iterable, start)
27.

Dưới đây là một vài ví dụ về việc sử dụng

4.5
14.5
3 với các giá trị của các loại số khác nhau:

Ở đây, trước tiên bạn sử dụng 4.5 14.53 với số điểm nổi. Nó đáng chú ý là hành vi của chức năng khi bạn sử dụng các biểu tượng đặc biệt sum(iterable, start)30 và sum(iterable, start)31 trong các cuộc gọi sum(iterable, start)32 và sum(iterable, start)33. Biểu tượng đầu tiên đại diện cho một giá trị vô hạn, do đó 4.5 14.53 trả về sum(iterable, start)30. Biểu tượng thứ hai đại diện cho các giá trị NAN (không phải số). Vì bạn có thể thêm các số với những người không phải là người, bạn sẽ nhận được sum(iterable, start)31.

Các ví dụ khác tổng số lặp của

sum(iterable, start)
25,
sum(iterable, start)
38 và
sum(iterable, start)
39. Trong mọi trường hợp,
4.5
14.5
3 trả về tổng tích lũy kết quả bằng cách sử dụng loại số thích hợp.

Trình tự nối

>>>

sum(iterable, start)
7

Mặc dù

4.5
14.5
3 chủ yếu nhằm hoạt động trên các giá trị số, bạn cũng có thể sử dụng hàm để nối các chuỗi như danh sách và bộ dữ liệu. Để làm điều đó, bạn cần cung cấp một giá trị phù hợp cho
>>> sum([1, 2, 3, 4, 5])
15

>>> sum([])
0
3:

Trong các ví dụ này, bạn sử dụng 4.5 14.53 để kết hợp danh sách và bộ dữ liệu. Đây là một tính năng thú vị mà bạn có thể sử dụng để làm phẳng danh sách các danh sách hoặc một bộ dữ liệu. Yêu cầu chính cho các ví dụ này hoạt động là chọn một giá trị phù hợp cho >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum([]) 0 3. Ví dụ: nếu bạn muốn kết hợp danh sách, thì >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum([]) 0 3 cần phải giữ một danh sách.

Trong các ví dụ trên,

4.5
14.5
3 đang thực hiện một hoạt động nối, do đó, nó chỉ hoạt động với các loại trình tự hỗ trợ kết hợp, ngoại trừ các chuỗi: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
14.5
3. 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

Tại đây, cuộc gọi đến

4.5
14.5
3 tính tổng số điểm dữ liệu trong mẫu của bạn. Tiếp theo, bạn sử dụng
sum(iterable, start)
60 để có được số lượng điểm dữ liệu. Cuối cùng, bạn thực hiện bộ phận cần thiết để tính toán trung bình số học của mẫu.

Trong thực tế, bạn có thể muốn biến mã này thành một hàm với một số tính năng bổ sung, chẳng hạn như tên mô tả và kiểm tra các mẫu trống:

>>>

sum(iterable, start)
9

Tại đây, cuộc gọi đến

4.5
14.5
3 tính tổng số điểm dữ liệu trong mẫu của bạn. Tiếp theo, bạn sử dụng
sum(iterable, start)
60 để có được số lượng điểm dữ liệu. Cuối cùng, bạn thực hiện bộ phận cần thiết để tính toán trung bình số học của mẫu.

Trong thực tế, bạn có thể muốn biến mã này thành một hàm với một số tính năng bổ sung, chẳng hạn như tên mô tả và kiểm tra các mẫu trống:

Bên trong sum(iterable, start)63, trước tiên bạn kiểm tra xem mẫu đầu vào có bất kỳ điểm dữ liệu nào không. Nếu không, thì bạn sẽ tăng một sum(iterable, start)64 với một thông điệp mô tả. Trong ví dụ này, bạn sử dụng toán tử Walrus để lưu trữ số lượng điểm dữ liệu trong biến sum(iterable, start)65 để bạn giành chiến thắng cần phải gọi lại sum(iterable, start)60. Câu lệnh trả về tính toán trung bình số học của mẫu và gửi lại cho mã gọi.

Lưu ý rằng khi bạn gọi

sum(iterable, start)
63 với một mẫu thích hợp, bạn sẽ nhận được giá trị trung bình mong muốn. Nếu bạn gọi
sum(iterable, start)
63 với một mẫu trống, thì bạn sẽ nhận được
sum(iterable, start)
64 như mong đợi.

Tìm sản phẩm chấm của hai chuỗi

Một vấn đề khác bạn có thể giải quyết bằng cách sử dụng

4.5
14.5
3 là tìm sản phẩm DOT của hai chuỗi có độ dài bằng nhau của các giá trị số. Sản phẩm DOT là tổng đại số của các sản phẩm của mỗi cặp giá trị trong các chuỗi đầu vào. Ví dụ: nếu bạn có các chuỗi (1, 2, 3) và (4, 5, 6), thì bạn có thể tính toán sản phẩm DOT của họ bằng tay bằng cách sử dụng bổ sung và nhân:

>>>

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)
0

Tại đây, cuộc gọi đến

4.5
14.5
3 tính tổng số điểm dữ liệu trong mẫu của bạn. Tiếp theo, bạn sử dụng
sum(iterable, start)
60 để có được số lượng điểm dữ liệu. Cuối cùng, bạn thực hiện bộ phận cần thiết để tính toán trung bình số học của mẫu.

Trong thực tế, bạn có thể muốn biến mã này thành một hàm với một số tính năng bổ sung, chẳng hạn như tên mô tả và kiểm tra các mẫu trống:

Bên trong

sum(iterable, start)
63, trước tiên bạn kiểm tra xem mẫu đầu vào có bất kỳ điểm dữ liệu nào không. Nếu không, thì bạn sẽ tăng một
sum(iterable, start)
64 với một thông điệp mô tả. Trong ví dụ này, bạn sử dụng toán tử Walrus để lưu trữ số lượng điểm dữ liệu trong biến
sum(iterable, start)
65 để bạn giành chiến thắng cần phải gọi lại
sum(iterable, start)
60. Câu lệnh trả về tính toán trung bình số học của mẫu và gửi lại cho mã 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)
1

Tại đây, cuộc gọi đến

4.5
14.5
3 tính tổng số điểm dữ liệu trong mẫu của bạn. Tiếp theo, bạn sử dụng
sum(iterable, start)
60 để có được số lượng điểm dữ liệu. Cuối cùng, bạn thực hiện bộ phận cần thiết để tính toán trung bình số học của mẫu.

Trong thực tế, bạn có thể muốn biến mã này thành một hàm với một số tính năng bổ sung, chẳng hạn như tên mô tả và kiểm tra các mẫu trống:

Bên trong sum(iterable, start)63, trước tiên bạn kiểm tra xem mẫu đầu vào có bất kỳ điểm dữ liệu nào không. Nếu không, thì bạn sẽ tăng một sum(iterable, start)64 với một thông điệp mô tả. Trong ví dụ này, bạn sử dụng toán tử Walrus để lưu trữ số lượng điểm dữ liệu trong biến sum(iterable, start)65 để bạn giành chiến thắng cần phải gọi lại sum(iterable, start)60. Câu lệnh trả về tính toán trung bình số học của mẫu và gửi lại cho mã gọi.

Lưu ý rằng khi bạn gọi

sum(iterable, start)
63 với một mẫu thích hợp, bạn sẽ nhận được giá trị trung bình mong muốn. Nếu bạn gọi
sum(iterable, start)
63 với một mẫu trống, thì bạn sẽ nhận được
sum(iterable, start)
64 như mong đợi.

>>>

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)
2

Tại đây, cuộc gọi đến

4.5
14.5
3 tính tổng số điểm dữ liệu trong mẫu của bạn. Tiếp theo, bạn sử dụng
sum(iterable, start)
60 để có được số lượng điểm dữ liệu. Cuối cùng, bạn thực hiện bộ phận cần thiết để tính toán trung bình số học của mẫu.

Trong thực tế, bạn có thể muốn biến mã này thành một hàm với một số tính năng bổ sung, chẳng hạn như tên mô tả và kiểm tra các mẫu trống:

>>>

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)
3

Tại đây, cuộc gọi đến

4.5
14.5
3 tính tổng số điểm dữ liệu trong mẫu của bạn. Tiếp theo, bạn sử dụng
sum(iterable, start)
60 để có được số lượng điểm dữ liệu. Cuối cùng, bạn thực hiện bộ phận cần thiết để tính toán trung bình số học của mẫu.

Trong thực tế, bạn có thể muốn biến mã này thành một hàm với một số tính năng bổ sung, chẳng hạn như tên mô tả và kiểm tra các mẫu trống:

>>>

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

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:

>>>

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)
5

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

Như bạn đã học,

4.5
14.5
3 rất hữu ích khi làm việc với các giá trị số nói chung. Tuy nhiên, khi nói đến việc làm việc với các số điểm nổi, Python cung cấp một công cụ thay thế. Trong
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)
00, bạn sẽ tìm thấy một hàm gọi là
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)
01 có thể giúp bạn cải thiện độ chính xác chung của các tính toán dấu phẩy động của bạn.

Bạn có thể có một nhiệm vụ mà bạn muốn kết hợp hoặc chuỗi một số lần lặp để bạn có thể làm việc với chúng như một. Đối với kịch bản này, bạn có thể tìm đến chức năng mô -đun

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)
02
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)
03.

Bạn cũng có thể có một nhiệm vụ mà bạn muốn kết hợp một danh sách các chuỗi. Bạn đã học được trong hướng dẫn này rằng không có cách nào để sử dụng

4.5
14.5
3 để nối các chuỗi. Chức năng này chỉ được xây dựng để kết hợp chuỗi. Giải pháp thay thế pythonic nhất là sử dụng
sum(iterable, start)
49.

Tổng số điểm nổi: 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)06

Nếu mã của bạn liên tục tổng số các số điểm nổi với

4.5
14.5
3, thì bạn nên xem xét 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)
06 thay thế. Hàm này thực hiện các tính toán dấu phẩy động cẩn thận hơn
4.5
14.5
3, giúp cải thiện độ chính xác của tính toán của bạn.

Theo tài liệu của mình,

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)
01 Tránh mất độ chính xác bằng cách theo dõi nhiều khoản tiền trung gian. Tài liệu cung cấp ví dụ 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)
6

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)
01, bạn nhận được một kết quả chính xác hơn. Tuy nhiên, bạn nên lưu ý rằng
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)
01 không giải quyết được lỗi đại diện trong số học dấu phẩy động. Ví dụ sau đây khám phá giới hạn này:

>>>

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)
7

Trong các ví dụ này, cả hai chức năng trả về cùng một kết quả. Điều này là do sự bất khả thi của việc thể hiện chính xác cả hai giá trị

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)
13 và
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)
14 trong điểm nổi nhị phân:

>>>

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)
8

Tuy nhiên, không giống như

4.5
14.5
3,
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)
01 có thể giúp bạn giảm sự lan truyền lỗi dấu phẩy động khi bạn thêm các số rất lớn và rất nhỏ lại với nhau:

>>>

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)
9

Ồ! Ví dụ thứ hai là khá đáng ngạc nhiên và hoàn toàn đánh bại

4.5
14.5
3. Với
4.5
14.5
3, kết quả là bạn nhận được
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)
19. Điều này khá xa so với kết quả chính xác của
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)
20, khi bạn nhận được 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)
01.

Kết nối lặp lại 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)22

Nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ tiện dụng để kết hợp hoặc chuỗi một loạt các vòng lặp, thì hãy xem xét 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)
03 từ
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)
02. Chức năng này có thể lấy nhiều lần lặp và xây dựng một trình lặp lại mang lại các mục từ mục thứ nhất, từ cái thứ hai, v.v.

>>>

4.5
14.5
0

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)
03, bạn sẽ nhận được một trình lặp của các mục từ các vòng lặp đầu vào. Trong ví dụ này, bạn truy cập các mục liên tiếp từ
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> total = 0

>>> for number in numbers:
...     total += number
...

>>> total
15
1 bằng cách 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)
27. Nếu bạn muốn làm việc với một danh sách thay thế, thì bạn có thể 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)
28 để tiêu thụ trình lặp và trả về danh sách Python thông thường.

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)
03 cũng là một lựa chọn tốt để làm phẳng danh sách các danh sách trong Python:

>>>

4.5
14.5
1

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)
03, bạn cần sử dụng toán tử giải nén có thể lặp lại (
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)
31). Toán tử này giải nén tất cả các vòng lặp đầu vào để
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)
03 có thể làm việc với chúng và tạo ra trình lặp tương ứng. Bước cuối cùng là 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)
28 để xây dựng danh sách phẳng mong muốn.iterable unpacking operator (
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)
31). This operator unpacks all the input iterables so that
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)
03 can work with them and generate the corresponding iterator. The final step is to call
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)
28 to build the desired flat list.

Dây nối với sum(iterable, start)49

Như bạn đã thấy,

4.5
14.5
3 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
14.5
2

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)
37 là cách hiệu quả nhất và pythonic để nối các chuỗi. Ở đây, bạn sử dụng một danh sách các chuỗi làm đối số và xây dựng một chuỗi duy nhất từ ​​đầu vào. Lưu ý rằng
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)
37 sử dụng chuỗi mà bạn gọi phương thức làm dấu phân cách trong quá trình ghép. Trong ví dụ này, 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)
37 trên một chuỗi bao gồm một ký tự không gian duy 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)
40), do đó các chuỗi gốc từ
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)
41 được phân tách bằng khoảng trắng trong chuỗi cuối cùng của bạn.

Sự kết luận

Bây giờ bạn có thể sử dụng chức năng tích hợp Python,

4.5
14.5
3 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
14.5
3 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
14.5
3 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’s
    4.5
    14.5
    3
  • Trình tự Concatenate sử dụng
    4.5
    14.5
    3
    using
    4.5
    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
    >>> 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
    >>> sum([1, 2, 3, 4, 5])
    15
    
    >>> sum([])
    0
    
    3 trong
    4.5
    14.5
    3
    >>> 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 and
    >>> sum([1, 2, 3, 4, 5])
    15
    
    >>> sum([])
    0
    
    3 arguments
    in
    4.5
    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.