python矩阵sum

Ⅰ python中sum是什么意思

在开发语言中，sum函数是求和函数，用于求多个数据的和。而在python中，虽然也是求和函数，但稍微有些差别，sum()传入的参数得是可迭代对象（比如列表就是一个可迭代对象），返回这个被传入可迭代对象内参数的和。
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比如：
还可以给一个初始值，比如：
这样得到的结果就是在20基础之上再加上可迭代对象内参数的和。
补充一句，sum函数既然只能传入可迭代对象，那么整形数据是不行的，会报错，比如：

Ⅱ python如何用sum函数求和

首先，定义一个数组，保存求和的所有整数。
输入求和的整数个数，保存在变量n中。
用for循环，控制输入所有的求和整数。
输入所有的求和整数，保存在数组中。
输出所有求和的整数，如下图所示。
调用sum函数，计算所有整数的和。
最后，输出计算得到的所有整数和。
输出结果如下：
推荐教程：python教程以上就是小编分享的关于python如何用sum函数求和的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

Ⅲ python的sum函数怎么用

按照惯例，在开发语言中，sum函数是求和函数，求多个数据的和

而在python中，虽然也是求和函数，但稍微有些差别，sum()传入的参数得是可迭代对象（比如列表就是一个可迭代对象），返回这个被传入可迭代对象内参数的和。比如：

Ⅳ python sum函数怎么用

sum是python中一个很实用的函数，但是要注意它的使用，我第一次用的时候，就把它这样用了：
s = sum(1,2,3)
结果就悲剧啦
其实sum()的参数是一个list
例如：
sum([1,2,3])
sum(range(1,11))
还有一个比较有意思的用法
a = range(1,11)
b = range(1,10)
c = sum([item for item in a if item in b])
print c
输出：
45

Ⅳ python 怎么算矩阵每列的和

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

Ⅵ Python中Numpy库中的np.sum怎么理解

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))

一个不是很简单，但是很好理解的方法是：你的输入矩阵的shape是(2,2,4)，那么当axis=0时，就是在第一个dimension上进行求和，最后得到的结果的shape就是去掉第一个dimension后的shape，也就是(2,4)。具体的计算方法则是，对于c[i,j,k]，假设输出矩阵为s[j,k]，第一个dimension求和那么就是
s[j,k]=∑i(c[i,j,k])

如果axis=1，那么输出shape就是去掉第二个dim，也就是(2,4)，计算是 s[i,k]=sumj(c[i,j,k])
如果axis=2，那么输出shape就是去掉第三个dim，也就是(2,2)，计算是 s[i,j]=sumk(c[i,j,k])
在数据处理里面经常会碰到高维数据，通过二维矩阵去想它的计算方法就很难了，这个时候只要按axis对应的维度求和，其他维度的位置和形状不变，最后把shape去掉对应维度就能理解了

Ⅶ python矩阵乘法是什么

python实现矩阵乘法的方法

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)

乘积形式

除了上述的矩阵乘法以外，还有其他一些特殊的“乘积”形式被定义在矩阵上，值得注意的是，当提及“矩阵相乘”或者“矩阵乘法”的时候，并不是指代这些特殊的乘积形式，而是定义中所描述的矩阵乘法。在描述这些特殊乘积时，使用这些运算的专用名称和符号来避免表述歧义。

Ⅷ python数组求和

在数组和矩阵中使用sum: 对数组b和矩阵c,代码b.sum()，np.sum(b),c.sum(),np.sum(c)都能将b、c中的所有元素求和并返回单个数值。

但是对于二维数组b，代码b.sum(axis=0)指定对数组b对每列求和，b.sum(axis=1)是对每行求和，返回的都是一维数组（维度降了一维）。

而对应矩阵c，c.sum(axis=0)和c.sum(axis=1)也能实现对列和行的求和，但是返回结果仍是二维矩阵。

# 定义函数，arr 为数组，n 为数组长度，可作为备用参数，这里没有用到。

def_sum(arr,n):

# 使用内置的 sum 函数计算。

return(sum(arr))

# 调用函数

arr=[]

# 数组元素

arr=[12,3,4,15]

# 计算数组元素的长度

n=len(arr)

ans=_sum(arr,n)

# 输出结果

print('数组元素之和为',ans)

(8)python矩阵sum扩展阅读：

python数组使用：

python 数组支持所有list操作，包括 .pop、.insert 和 .extend。另外，数组还提供从文件，读取和存入文件的更快的方法，列如如 .frombytes 和 .tofile，如下所示我们定义一个数组。

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

arr=array('d',(a for a in range(5)))从这个代码中可以看出，一个数组的定义需要传入的不只是值还有类型。

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

Ⅸ python的矩阵可以做什么

python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。
计算矩阵对应行列的最大、最小值、和。
3>>>a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]])
>>> a1
matrix([[1, 1],
[2, 3],
[4, 2]])
计算每一列、行的和
>>>a2=a1.sum(axis=0) #列和，这里得到的是1*2的矩阵
>>> a2
matrix([[7, 6]])
>>>a3=a1.sum(axis=1) #行和，这里得到的是3*1的矩阵
>>> a3
matrix([[2],
[5],
[6]])
>>>a4=sum(a1[1,:]) #计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值
>>> a4
5 #第0行：1+1；第2行：2+3；第3行：4+2
计算最大、最小值和索引
>>>a1.max() #计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值
4
>>>a2=max(a1[:,1]) #计算第二列的最大值，这里得到的是一个1*1的矩阵
>>> a2
matrix([[3]])
>>>a1[1,:].max() #计算第二行的最大值，这里得到的是一个一个数值
3
>>>np.max(a1,0) #计算所有列的最大值，这里使用的是numpy中的max函数
matrix([[4, 3]])
>>>np.max(a1,1) #计算所有行的最大值，这里得到是一个矩阵
matrix([[1],
[3],
[4]])
>>>np.argmax(a1,0) #计算所有列的最大值对应在该列中的索引
matrix([[2, 1]])
>>>np.argmax(a1[1,:]) #计算第二行中最大值对应在该行的索引
1

Ⅹ Python实现矩阵加法和乘法的方法分析

Python实现矩阵加法和乘法的方法分析
本文实例讲述了Python实现矩阵加法和乘法的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

本来以为python的矩阵用list表示出来应该很简单可以搞。。其实发现有大学问。
这里贴出我写的特别不pythonic的矩阵加法，作为反例。
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

然后搜索了一下资料，果断有个很棒的，不过不知道有没有更棒的。
矩阵加法
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)]

矩阵乘法
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]