Python では、関数 sum()、
例:
numpy.sum(A)---all を使用して累積を実行できます。配列内の要素の合計、A---Array
import numpy as np a = np.array([[1,3,6],[9,5,6]]) b = np.sum(a) print(b)
numpy.sum(A, axis=1)---合計配列内のすべての要素の合計、および axis=1
import numpy as np a = np.array([[1,3,6],[9,5,6]]) b = np.sum(a , axis=1) print(b)
sum 関数の概要:
Python 独自の sum 関数 (またはNumpy の sum 関数),
パラメータがない場合はすべて追加;
axis=0, 列ごとに追加;
axis=1, 行ごとに追加;
import numpy as np #python中自带的sum print(sum([[1,2,3],[4,5,5]])) print(sum([[1,2,3],[4,5,5]],axis=0)) print(sum([[1,2,3],[4,5,5]],axis=1)) #Numpy中的sum a = np.sum([[1,2,3], [4,5,5]]) #无参 print(a) print(a.shape) a = np.sum([[1,2,3], [4,5,5]],axis=0) #axis=0, 按列相加 print(a) print(a.shape) a = np.sum([[1,2,3], [4,5,5]],axis=1) #axis=1, 按行相加 print(a) print(a.shape)rrree
Python の詳細関連する技術記事については、Python チュートリアル 列を参照して学習してください。
以上がPythonで蓄積を行う方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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