الدالة numpy.sum() متاحة في حزمة NumPy الخاصة ببايثون. تُستخدم هذه الدالة لحساب مجموع كل العناصر، ومجموع كل صف، ومجموع كل عمود في مصفوفة معينة.

سلسلة إدخال جافا

بشكل أساسي، يقوم هذا بجمع عناصر المصفوفة، ويأخذ العناصر الموجودة داخل المصفوفة، ويجمعها معًا. من الممكن أيضًا إضافة صفوف وعناصر أعمدة للمصفوفة. سيكون الإخراج في شكل كائن صفيف.

بناء الجملة

يوجد بناء الجملة التالي للدالة numpy.sum():

 numpy.sum(arr, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=, initial=) 

حدود

1) آر: array_like

هذا هو ندارراي. هذه هي المصفوفة المصدر التي نريد جمع عناصرها. هذه المعلمة ضرورية وتلعب دورًا حيويًا في الدالة numpy.sum().

2) المحور: int أو لا شيء أو مجموعة من ints (اختياري)

تحدد هذه المعلمة المحور الذي يتم من خلاله تنفيذ المجموع. المحور الافتراضي هو لا شيء، والذي سيجمع كافة عناصر المصفوفة. عندما يكون المحور سالبًا، يتم العد من المحور الأخير إلى المحور الأول. في الإصدار 1.7.0، يتم إجراء مجموع على كل المحاور المحددة في الصف بدلاً من محور واحد أو كل المحور كما كان من قبل عندما يكون المحور عبارة عن صف من ints.

3) نوع dtype: نوع dtype (اختياري)

تحدد هذه المعلمة نوع المجمع والمصفوفة التي يتم جمع العناصر فيها. افتراضيًا، يتم استخدام dtype الخاص بـ arr ما لم يكن arr يحتوي على عدد صحيح dtype أقل دقة من العدد الصحيح للنظام الأساسي الافتراضي. في مثل هذه الحالة، عندما يتم توقيع arr، يتم استخدام عدد صحيح للنظام الأساسي، وعندما يكون arr غير موقع، يتم استخدام عدد صحيح غير موقّع بنفس الدقة مثل عدد صحيح للنظام الأساسي.

4) خارج: ndarray (اختياري)

سلسلة في C++

تحدد هذه المعلمة مصفوفة الإخراج البديلة التي سيتم وضع النتيجة فيها. يجب أن يكون للمصفوفة الناتجة نفس شكل المخرجات المتوقعة. سيتم إلقاء نوع قيم الإخراج، عند الضرورة.

5) keepdims: منطقي (الخيار)

تحدد هذه المعلمة قيمة منطقية. عندما يتم تعيين هذه المعلمة على True، يتم ترك المحور الذي تم تقليله في النتيجة كأبعاد بحجم واحد. بمساعدة هذا الخيار، سيتم بث النتيجة بشكل صحيح مقابل مصفوفة الإدخال. لن يتم تمرير keepdims إلى طريقة مجموع الفئات الفرعية لـ ndarray، عند تمرير القيمة الافتراضية، ولكن ليس في حالة القيمة غير الافتراضية. إذا لم تقم طريقة الفئة الفرعية بتنفيذ keepdims، فيمكن رفع أي استثناء.

6) الأولي: العددية

تحدد هذه المعلمة قيمة البداية للمجموع.

عائدات

تُرجع هذه الدالة مصفوفة بنفس الشكل مثل arr مع إزالة المحور المحدد. عندما يكون arr مصفوفة من 0-d، أو عندما يكون المحور بلا، يتم إرجاع عددي. إشارة إلى خارج يتم إرجاعها، عندما يتم تحديد إخراج صفيف.

المثال 1: numpy.array()

 import numpy as np a=np.array([0.4,0.5]) b=np.sum(a) b 

انتاج:

الأمراض المنقولة جنسيا

 0.9 

في الكود أعلاه

• لقد قمنا باستيراد numpy بالاسم المستعار 'np'.
• لقد أنشأنا مصفوفة 'a' باستخدام الدالة np.array().
• لقد أعلنا عن المتغير 'b' وقمنا بتعيين القيمة التي تم إرجاعها للدالة np.sum().
• لقد مررنا المصفوفة 'أ' في الوظيفة.
• وأخيرًا، حاولنا طباعة قيمة b.

في الإخراج، تم إظهار مجموع كافة عناصر المصفوفة.

مثال 2:

 import numpy as np a=np.array([0.4,0.5,0.9,6.1]) x=np.sum(a, dtype=np.int32) x 

انتاج:

سلسلة جافا لتحويل int

 6 

في الكود أعلاه

• لقد قمنا باستيراد numpy بالاسم المستعار 'np'.
• لقد أنشأنا مصفوفة 'a' باستخدام الدالة np.array().
• لقد أعلنا عن المتغير 'x' وقمنا بتعيين القيمة التي تم إرجاعها للدالة np.sum().
• لقد مررنا المصفوفة 'a' ونوع البيانات int32 في الوظيفة.
• وأخيرًا، حاولنا طباعة قيمة x.

في الإخراج، تم عرض مجموع الأرقام الصحيحة فقط، وليس قيم الفاصلة العائمة.

مثال 3:

 import numpy as np a=np.array([[1,4],[3,5]]) b=np.sum(a) b 

في الكود أعلاه

انتاج:

 13 

مثال 4:

 import numpy as np a=np.array([[1,4],[3,5]]) b=np.sum(a,axis=0) b 

في الكود أعلاه

الفرق في بايثون

• لقد قمنا باستيراد numpy بالاسم المستعار np.
• لقد أنشأنا مصفوفة 'a' باستخدام الدالة np.array().
• لقد أعلنا عن المتغير 'b' وقمنا بتعيين القيمة التي تم إرجاعها للدالة np.sum().
• لقد مررنا المصفوفة 'a' والمحور = 0 في الوظيفة.
• وأخيرًا، حاولنا طباعة قيمة b.

في الإخراج، تم حساب مجموع عناصر العمود وفقًا لذلك.

انتاج:

 array([4, 9]) 

مثال 5:

 import numpy as np a=np.array([[1,4],[3,5]]) b=np.sum(a,axis=1) b 

انتاج:

 array([5, 8]) 

مثال 6:

 import numpy as np b=np.sum([15], initial=8) b 

انتاج:

 23 

في الكود أعلاه

• لقد قمنا باستيراد numpy بالاسم المستعار np.
• لقد أعلنا عن المتغير 'b' وقمنا بتعيين القيمة التي تم إرجاعها للدالة np.sum().
• لقد تجاوزنا عدد العناصر والقيمة الأولية في الوظيفة.
• وأخيرًا، حاولنا طباعة قيمة b.

في الإخراج، تمت إضافة القيمة الأولية إلى العنصر الأخير في تسلسل العناصر ثم تم تنفيذ مجموع جميع العناصر.