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, суммирует все элементы входного массива. Если axis отрицательный, он отсчитывается от последней до первой оси. Новое в версии 1.7.0. Если axis является кортежем целых чисел, суммирование выполняется по всем осям, указанным в кортеже, вместо одной оси или всех осей, как раньше. dtype : dtype, необязательно Тип возвращаемого массива и аккумулятора, в котором суммируются элементы. Тип a используется по умолчанию, если a не имеет целочисленного типа с меньшей точностью, чем платформа по умолчанию. В этом случае, если a со знаком, используется платформа по умолчанию, а если a без знака, используется беззнаковый целочисленный тип с той же точностью, что и на платформе. out : ndarray, необязательно Альтернативный массив вывода, в который следует поместить результат. Он должен иметь такую же форму, как ожидаемый результат, но тип значений вывода будет при необходимости преобразован. keepdims : bool, необязательно Если это значение установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате как размерности с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться по отношению к входному массиву. Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передано в метод sum подклассов ndarray, однако любое нестандартное значение будет. Если метод подклассов sum не реализует keepdims, будут подняты исключения.

Возвращает:

sum_along_axis : ndarray Массив с такой же формой, как a, с удаленной указанной осью. Если a является массивом размерности 0, 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 помощью составного правила трапеций.

mean, average

Примечания

Арифметика является модульной при использовании целочисленных типов, и при переполнении ошибок не возникает.

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