numpy.sum

numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False) [source]

Сумма элементов массива по заданной оси.

Параметры:

a : array_like Элементы для суммирования. axis : None или int или кортеж из целых чисел, необязательно Ось или оси, по которым выполняется суммирование. По умолчанию, axis=None, суммируются все элементы входного массива. Если axis отрицательный, он считается от последней до первой оси. Добавлена в версии 1.7.0. Если axis является кортежем из целых чисел, суммирование выполняется по всем осям, указанным в кортеже, вместо одной оси или всех осей, как прежде. dtype : dtype, необязательно Тип возвращаемого массива и аккумулятора, в котором суммируются элементы. Тип dtype a используется по умолчанию, если a имеет целочисленный тип с меньшей точностью, чем по умолчанию для платформных целых чисел. В этом случае, если a со знаком, используется платформа целых чисел, а если a без знака, используется целое без знака той же точности, что и платформа целых чисел. out : ndarray, необязательно Альтернативный массив вывода, в который помещается результат. Он должен иметь ту же форму, что и ожидаемый результат, но тип значений вывода будет преобразован при необходимости. keepdims : bool, необязательно Если это установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате как размерности с размером один. С этим вариантом результат будет корректно транслироваться относительно входного массива.

Возвращает:

sum_along_axis : ndarray Массив с той же формой, что и a, с удаленной указанной осью. Если a это массив 0-мерный, или если axis равно None, возвращается скаляр. Если указан массив вывода, возвращается ссылка на out.

См. также

ndarray.sum

Эквивалентный метод.

cumsum

Кумулятивная сумма элементов массива.

trapz

Интегрирование значений массива с использованием составного правила трапеций.

mean, average

Примечания

Арифметика является модульной при использовании целочисленных типов, и ошибка не генерируется при переполнении.

Сумма пустого массива — это нейтральный элемент 0:

>>> np.sum([])
0.0

Примеры

>>> 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])

Если аккумулятор слишком мал, происходит переполнение:

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