python矩陣sum

Ⅰ python中sum是什麼意思

在開發語言中，sum函數是求和函數，用於求多個數據的和。而在python中，雖然也是求和函數，但稍微有些差別，sum()傳入的參數得是可迭代對象（比如列表就是一個可迭代對象），返回這個被傳入可迭代對象內參數的和。
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比如：
還可以給一個初始值，比如：
這樣得到的結果就是在20基礎之上再加上可迭代對象內參數的和。
補充一句，sum函數既然只能傳入可迭代對象，那麼整形數據是不行的，會報錯，比如：

Ⅱ python如何用sum函數求和

首先，定義一個數組，保存求和的所有整數。
輸入求和的整數個數，保存在變數n中。
用for循環，控制輸入所有的求和整數。
輸入所有的求和整數，保存在數組中。
輸出所有求和的整數，如下圖所示。
調用sum函數，計算所有整數的和。
最後，輸出計算得到的所有整數和。
輸出結果如下：
推薦教程：python教程以上就是小編分享的關於python如何用sum函數求和的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

Ⅲ python的sum函數怎麼用

按照慣例，在開發語言中，sum函數是求和函數，求多個數據的和

而在python中，雖然也是求和函數，但稍微有些差別，sum()傳入的參數得是可迭代對象（比如列表就是一個可迭代對象），返回這個被傳入可迭代對象內參數的和。比如：

Ⅳ python sum函數怎麼用

sum是python中一個很實用的函數，但是要注意它的使用，我第一次用的時候，就把它這樣用了：
s = sum(1,2,3)
結果就悲劇啦
其實sum()的參數是一個list
例如：
sum([1,2,3])
sum(range(1,11))
還有一個比較有意思的用法
a = range(1,11)
b = range(1,10)
c = sum([item for item in a if item in b])
print c
輸出：
45

Ⅳ python 怎麼算矩陣每列的和

output=[]
nrow=len(mat)
ncol=len(mat[0])
foriinrange(ncol):
output.append(sum([mat[x][i]forxinrange(nrow)]))
printoutput

Ⅵ Python中Numpy庫中的np.sum怎麼理解

c = np.array([[[0, 1, 2,3],
[4, 5, 6,7]],
[[1, 2, 3,4],
[5,6,7,8]]]

print( c.sum(axis=0))
print( c.sum(axis=1))
print( c.sum(axis=2))

一個不是很簡單，但是很好理解的方法是：你的輸入矩陣的shape是(2,2,4)，那麼當axis=0時，就是在第一個dimension上進行求和，最後得到的結果的shape就是去掉第一個dimension後的shape，也就是(2,4)。具體的計算方法則是，對於c[i,j,k]，假設輸出矩陣為s[j,k]，第一個dimension求和那麼就是
s[j,k]=∑i(c[i,j,k])

如果axis=1，那麼輸出shape就是去掉第二個dim，也就是(2,4)，計算是 s[i,k]=sumj(c[i,j,k])
如果axis=2，那麼輸出shape就是去掉第三個dim，也就是(2,2)，計算是 s[i,j]=sumk(c[i,j,k])
在數據處理裡面經常會碰到高維數據，通過二維矩陣去想它的計算方法就很難了，這個時候只要按axis對應的維度求和，其他維度的位置和形狀不變，最後把shape去掉對應維度就能理解了

Ⅶ python矩陣乘法是什麼

python實現矩陣乘法的方法

def matrixMul(A, B):

res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]

for i in range(len(A)):

for j in range(len(B[0])):

for k in range(len(B)):

res[i][j] += A[i][k] * B[k][j]

return res

def matrixMul2(A, B):

return [[sum(a * b for a, b in zip(a, b)) for b in zip(*B)] for a in A]

a = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8]]

b = [[1,2,3,4], [5,6,7,8]]

print matrixMul(a,b)

print matrixMul(b,a)

乘積形式

除了上述的矩陣乘法以外，還有其他一些特殊的「乘積」形式被定義在矩陣上，值得注意的是，當提及「矩陣相乘」或者「矩陣乘法」的時候，並不是指代這些特殊的乘積形式，而是定義中所描述的矩陣乘法。在描述這些特殊乘積時，使用這些運算的專用名稱和符號來避免表述歧義。

Ⅷ python數組求和

在數組和矩陣中使用sum: 對數組b和矩陣c,代碼b.sum()，np.sum(b),c.sum(),np.sum(c)都能將b、c中的所有元素求和並返回單個數值。

但是對於二維數組b，代碼b.sum(axis=0)指定對數組b對每列求和，b.sum(axis=1)是對每行求和，返回的都是一維數組（維度降了一維）。

而對應矩陣c，c.sum(axis=0)和c.sum(axis=1)也能實現對列和行的求和，但是返回結果仍是二維矩陣。

# 定義函數，arr 為數組，n 為數組長度，可作為備用參數，這里沒有用到。

def_sum(arr,n):

# 使用內置的 sum 函數計算。

return(sum(arr))

# 調用函數

arr=[]

# 數組元素

arr=[12,3,4,15]

# 計算數組元素的長度

n=len(arr)

ans=_sum(arr,n)

# 輸出結果

print('數組元素之和為',ans)

(8)python矩陣sum擴展閱讀：

python數組使用：

python 數組支持所有list操作，包括 .pop、.insert 和 .extend。另外，數組還提供從文件，讀取和存入文件的更快的方法，列如如 .frombytes 和 .tofile，如下所示我們定義一個數組。

from array import arrayarr=array('d',(a for a in range(5)))print(arr)。

arr=array('d',(a for a in range(5)))從這個代碼中可以看出，一個數組的定義需要傳入的不只是值還有類型。

可以是(must be c, b, B, u, h, H, i, I, l, L, f or d)。

Ⅸ python的矩陣可以做什麼

python的numpy庫提供矩陣運算的功能，因此我們在需要矩陣運算的時候，需要導入numpy的包。
計算矩陣對應行列的最大、最小值、和。
3>>>a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]])
>>> a1
matrix([[1, 1],
[2, 3],
[4, 2]])
計算每一列、行的和
>>>a2=a1.sum(axis=0) #列和，這里得到的是1*2的矩陣
>>> a2
matrix([[7, 6]])
>>>a3=a1.sum(axis=1) #行和，這里得到的是3*1的矩陣
>>> a3
matrix([[2],
[5],
[6]])
>>>a4=sum(a1[1,:]) #計算第一行所有列的和，這里得到的是一個數值
>>> a4
5 #第0行：1+1；第2行：2+3；第3行：4+2
計算最大、最小值和索引
>>>a1.max() #計算a1矩陣中所有元素的最大值,這里得到的結果是一個數值
4
>>>a2=max(a1[:,1]) #計算第二列的最大值，這里得到的是一個1*1的矩陣
>>> a2
matrix([[3]])
>>>a1[1,:].max() #計算第二行的最大值，這里得到的是一個一個數值
3
>>>np.max(a1,0) #計算所有列的最大值，這里使用的是numpy中的max函數
matrix([[4, 3]])
>>>np.max(a1,1) #計算所有行的最大值，這里得到是一個矩陣
matrix([[1],
[3],
[4]])
>>>np.argmax(a1,0) #計算所有列的最大值對應在該列中的索引
matrix([[2, 1]])
>>>np.argmax(a1[1,:]) #計算第二行中最大值對應在該行的索引
1

Ⅹ Python實現矩陣加法和乘法的方法分析

Python實現矩陣加法和乘法的方法分析
本文實例講述了Python實現矩陣加法和乘法的方法。分享給大家供大家參考，具體如下：

本來以為python的矩陣用list表示出來應該很簡單可以搞。。其實發現有大學問。
這里貼出我寫的特別不pythonic的矩陣加法，作為反例。
def add(a, b):
rows = len(a[0])
cols = len(a)
c = []
for i in range(rows):
temp = []
for j in range(cols):
temp.append(a[i][j] + b[i][j])
c.append(temp)
return c

然後搜索了一下資料，果斷有個很棒的，不過不知道有沒有更棒的。
矩陣加法
def madd(M1, M2):
if isinstance(M1, (tuple, list)) and isinstance(M2, (tuple, list)):
return [[m+n for m,n in zip(i,j)] for i, j in zip(M1,M2)]

矩陣乘法
def multi(M1, M2):
if isinstance(M1, (float, int)) and isinstance(M2, (tuple, list)):
return [[M1*i for i in j] for j in M2]
if isinstance(M1, (tuple, list)) and isinstance(M2, (tuple, list)):
return [[sum(map(lambda x: x[0]*x[1], zip(i,j)))
for j in zip(*M2)] for i in M1]