Hướng dẫn sum of elements of matrix in python - tổng các phần tử của ma trận trong python
|
phương pháp Show Trả về tổng của các phần tử ma trận, dọc theo trục đã cho. Tham khảo Ghi chú Điều này giống như Ví dụ >>> x = np.matrix([[1, 2], [4, 3]]) >>> x.sum() 10 >>> x.sum(axis=1) matrix([[3], [7]]) >>> x.sum(axis=1, dtype='float') matrix([[3.], [7.]]) >>> out = np.zeros((2, 1), dtype='float') >>> x.sum(axis=1, dtype='float', out=np.asmatrix(out)) matrix([[3.], [7.]]) Tổng các phần tử mảng trên một trục nhất định. Parametersaarray_likeaarray_likeCác yếu tố để tổng. Trục hoặc trục dọc theo đó một tổng được thực hiện. Mặc định, trục = Không, sẽ tổng hợp tất cả các phần tử của mảng đầu vào. Nếu trục âm thì nó được tính từ trục cuối cùng đến trục đầu tiên. Mới trong phiên bản 1.7.0. Nếu trục là một tuple của INT, một tổng được thực hiện trên tất cả các trục được chỉ định trong tuple thay vì một trục đơn hoặc tất cả các trục như trước đây. DtypedType, tùy chọndtype, optionalLoại của mảng được trả về và của bộ tích lũy trong đó các phần tử được tổng hợp. DTYPE của A được sử dụng theo mặc định trừ khi A có số nguyên DTYPE có độ chính xác thấp hơn số nguyên nền tảng mặc định. Trong trường hợp đó, nếu A được ký thì số nguyên nền tảng được sử dụng trong khi nếu A không dấu thì một số nguyên không dấu có độ chính xác tương tự như số nguyên nền tảng được sử dụng. Outndarray, tùy chọnndarray, optionalMảng đầu ra thay thế để đặt kết quả. Nó phải có hình dạng giống như đầu ra dự kiến, nhưng loại giá trị đầu ra sẽ được đúc nếu cần thiết. Keepdimsbool, tùy chọnbool, optionalNếu điều này được đặt thành TRUE, các trục bị giảm được để lại trong kết quả là kích thước với kích thước một. Với tùy chọn này, kết quả sẽ phát sóng chính xác so với mảng đầu vào. Nếu giá trị mặc định được thông qua, thì KeepDim sẽ không được chuyển qua phương thức Giá trị bắt đầu cho tổng. Xem >>> 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]) >>> np.sum([[0, 1], [np.nan, 5]], where=[False, True], axis=1) array([1., 5.])0 để biết chi tiết. Mới trong phiên bản 1.15.0. Các yếu tố cần bao gồm trong tổng. Xem >>> 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]) >>> np.sum([[0, 1], [np.nan, 5]], where=[False, True], axis=1) array([1., 5.])0 để biết chi tiết. Mới trong phiên bản 1.17.0. Returnssum_along_axisndarraysum_along_axisndarrayMột mảng có hình dạng giống như A, với trục được chỉ định được loại bỏ. Nếu A là mảng 0-D hoặc nếu trục không phải là vô hướng. Nếu một mảng đầu ra được chỉ định, một tham chiếu ra ngoài được trả về. Xem thêm ndarray.sumPhương pháp tương đương. >>> 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]) >>> np.sum([[0, 1], [np.nan, 5]], where=[False, True], axis=1) array([1., 5.])3 Chức năng tương đương của >>> 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]) >>> np.sum([[0, 1], [np.nan, 5]], where=[False, True], axis=1) array([1., 5.])4. >>> 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]) >>> np.sum([[0, 1], [np.nan, 5]], where=[False, True], axis=1) array([1., 5.])5 Tổng tích lũy của các phần tử mảng. >>> 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]) >>> np.sum([[0, 1], [np.nan, 5]], where=[False, True], axis=1) array([1., 5.])6 Tích hợp các giá trị mảng bằng cách sử dụng quy tắc hình thang tổng hợp. >>> 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]) >>> np.sum([[0, 1], [np.nan, 5]], where=[False, True], axis=1) array([1., 5.])7, >>> 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]) >>> np.sum([[0, 1], [np.nan, 5]], where=[False, True], axis=1) array([1., 5.])8 Ghi chú Số học là mô -đun khi sử dụng các loại số nguyên và không có lỗi nào được nêu trên tràn. Tổng của một mảng trống là phần tử trung tính 0: Đối với số điểm nổi, độ chính xác số của tổng (và >>> 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]) >>> np.sum([[0, 1], [np.nan, 5]], where=[False, True], axis=1) array([1., 5.])9) nói chung bị giới hạn bằng cách trực tiếp thêm từng số vào kết quả gây ra lỗi làm tròn trong mỗi bước. Tuy nhiên, thông thường Numpy sẽ sử dụng một cách tiếp cận tốt hơn về mặt số lượng (tổng kết cặp một phần) dẫn đến độ chính xác được cải thiện trong nhiều trường hợp sử dụng. Độ chính xác được cải thiện này luôn được cung cấp khi không có >>> np.ones(128, dtype=np.int8).sum(dtype=np.int8) -1280 được đưa ra. Khi >>> np.ones(128, dtype=np.int8).sum(dtype=np.int8) -1280 được đưa ra, nó sẽ phụ thuộc vào trục nào được tổng hợp. Về mặt kỹ thuật, để cung cấp tốc độ tốt nhất có thể, độ chính xác được cải thiện chỉ được sử dụng khi tổng kết dọc theo trục nhanh trong bộ nhớ. Lưu ý rằng độ chính xác chính xác có thể thay đổi tùy thuộc vào các tham số khác. Trái ngược với chức năng Numpy, chức năng Python từ ____22 sử dụng cách tiếp cận chậm hơn nhưng chính xác hơn để tổng kết. Đặc biệt là khi tổng số một số lượng lớn các số điểm nổi chính xác thấp hơn, chẳng hạn như >>> np.ones(128, dtype=np.int8).sum(dtype=np.int8) -1283, các lỗi số có thể trở nên đáng kể. Trong những trường hợp như vậy, có thể nên sử dụng DTYPE = Tiết Float64, để sử dụng độ chính xác cao hơn cho đầu ra. Ví dụ >>> 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]) >>> np.sum([[0, 1], [np.nan, 5]], where=[False, True], axis=1) array([1., 5.]) Nếu bộ tích lũy quá nhỏ, xảy ra tràn: >>> np.ones(128, dtype=np.int8).sum(dtype=np.int8) -128 Bạn cũng có thể bắt đầu tổng với một giá trị khác với số 0: >>> np.sum([10], initial=5) 15 Làm thế nào để bạn tổng hợp tất cả các yếu tố của một ma trận trong Numpy?Numpy. Hàm SUM () có sẵn trong gói Numpy của Python. Hàm này được sử dụng để tính tổng của tất cả các phần tử, tổng của mỗi hàng và tổng của mỗi cột của một mảng đã cho ... Nhập Numpy dưới dạng NP .. a = np. Mảng ([[1,4], [3,5]]). B = NP. tổng (a, trục = 1). Làm thế nào để bạn tổng hợp một phần tử mảng 2D trong Python?Python cho phép chúng tôi thực hiện tổng tích lũy của các phần tử mảng bằng phương thức cumsum () từ thư viện numpy.Numpy.Phương thức Cumsum () trả về tổng tích lũy của các phần tử trong một mảng đầu vào đã cho trên một trục được chỉ định.Chúng ta có thể tạo một mảng hai chiều (2D) bằng danh sách các danh sách trong Python.using the cumsum() method from the NumPy library. The numpy. cumsum() method returns the cumulative sum of elements in a given input array over a specified axis. We can create a two-dimensional (2D) array using a list of lists in Python.
Làm thế nào để bạn tìm thấy tổng của tất cả các giá trị trong một ma trận?S = sum (a, dim) trả về tổng dọc theo chiều mờ.Ví dụ: nếu A là ma trận, thì sum (a, 2) là một vectơ cột chứa tổng của mỗi hàng.S = sum (a, vecdim) tổng hợp các phần tử của A dựa trên các kích thước được chỉ định trong vector vecdim. returns the sum along dimension dim . For example, if A is a matrix, then sum(A,2) is a column vector containing the sum of each row. S = sum( A , vecdim ) sums the elements of A based on the dimensions specified in the vector vecdim .
Làm thế nào để bạn tìm thấy số lượng các yếu tố trong một ma trận trong Python?Phương thức Len () trả về số lượng các phần tử trong danh sách.Điều này chỉ hoạt động cho một danh sách hoặc mảng một chiều, nhưng in len ([[0, 0], [0, 0]]) xuất hiện dưới dạng 2, cũng như Len (mảng ([[0, 0], [[0, 0]])).len() returns the number of elements in the list. This only works for a flat, one dimensional list or array, but print len([[0, 0], [0, 0]]) comes out as 2, as does len(array([[0, 0], [0, 0]])) . |
