numpy.sum

numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<class numpy._globals._NoValue>) [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 отсчитывается с последней оси к первой. Добавлена в версии 1.7.0. Если axis является кортежем целых чисел, суммирование выполняется по всем осям, указанным в кортеже, а не по одной оси или по всем осям, как раньше. dtype : dtype, необязательно Тип возвращаемого массива и аккумулятора, в котором суммируются элементы. Тип dtype по умолчанию используется, если a не имеет целочисленного типа меньше точности по умолчанию платформенного целого числа. В этом случае, если a со знаком, используется платформенное целое число, а если a без знака, используется целое число без знака той же точности, что и платформенное целое число. out : ndarray, необязательно Альтернативный выходной массив, в который поместить результат. Он должен иметь ту же форму, что и ожидаемый вывод, но тип выходных значений будет при необходимости преобразован. keepdims : bool, необязательно Если установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате как размеры с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться относительно входного массива. Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передано методу sum подклассов ndarray, но любое отличное от значения по умолчанию значение будет. Если метод подклассов sum не реализует keepdims, будут подняты исключения.

Возвращает:

sum_along_axis : ndarray Массив с той же формой, что и a, с удаленной заданной осью. Если a является массивом размерностью 0 или если axis равно None, возвращается скаляр. Если задан выходной массив, возвращается ссылка на out.

См. также

ndarray.sum

Эквивалентный метод.

cumsum

Кумулятивная сумма элементов массива.

trapz

Интегрирование значений массива с помощью составного правила трапеций.

mean, average

Примечания

Арифметика является модульной при использовании целочисленных типов и не генерирует ошибки при переполнении.

Сумма пустого массива равна нейтральному элементу 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