Numpy Sum

Numpy Sum

Numpy是Python中用于科学计算的一个重要库，提供了很多方便的功能和数据结构，尤其适用于处理大规模的数据。其中，numpy.sum函数是用来对数组中的元素进行求和的函数，可以指定轴向求和或者忽略NaN值进行求和。本文将详细介绍numpy.sum的用法及示例。

基本用法

numpy.sum函数的基本用法是对数组中的所有元素进行求和。具体如下所示：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6]])

total_sum = np.sum(arr)
print(total_sum)

运行结果为：

21

上面的代码中，我们首先导入numpy库，然后创建了一个2维的数组arr，利用np.sum函数求出了数组中所有元素的总和，并打印出来。

指定轴向求和

除了对所有元素进行求和外，numpy.sum函数还可以指定在哪个轴向上进行求和。例如：

row_sum = np.sum(arr, axis=1)
print(row_sum)

运行结果为：

[ 6 15]

这里我们指定axis=1，即按照行的方向进行求和，得到了每一行元素的和。

同样地，我们也可以按列的方向进行求和：

col_sum = np.sum(arr, axis=0)
print(col_sum)

运行结果为：

[5 7 9]

这里我们指定axis=0，即按照列的方向进行求和，得到了每一列元素的和。

忽略NaN值进行求和

在处理数据时，经常会遇到缺失值NaN的情况。如果我们想在求和的过程中忽略NaN值，可以使用numpy.nansum函数。

arr_nan = np.array([[1, 2, np.nan],
                     [4, 5, 6]])

sum_without_nan = np.nansum(arr_nan)
print(sum_without_nan)

运行结果为：

18.0

这里我们创建了一个包含NaN值的数组arr_nan，利用np.nansum函数进行求和时会自动忽略NaN值，得到了除去NaN值的总和。

总结

本文详细介绍了numpy.sum函数的用法，包括基本用法、指定轴向求和以及忽略NaN值进行求和。通过掌握这些用法，可以更加灵活地处理数组数据并进行求和操作。