`numpy.sum()`

Функция np.sum вычисляет сумму элементов массива целиком или по указанной оси. Это одна из самых частых редукций — используется для интегрирования, агрегации, расчёта статистик.

Сигнатура

numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False, initial=0, where=True)

Параметры

a — входной массив.
axis — ось суммирования (или кортеж осей). None — все элементы.
dtype — тип накопителя (полезно при суммировании int8 во избежание переполнения).
keepdims — сохранить ли исходные размерности.
initial — начальное значение.
where — маска условий.

Возвращаемое значение

Скаляр или массив сумм.

Примеры

Пример 1. Сумма всех элементов.

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.sum(a))

Пример 2. Сумма по строкам и по столбцам.

m = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6]])
print(np.sum(m, axis=0))
print(np.sum(m, axis=1))

[5 7 9]
[ 6 15]

Пример 3. Подсчёт количества True в маске.

adc = np.array([512, 800, 430, 720, 615])
above = np.sum(adc > 600)
print("Превышений:", above)

Превышений: 2

Пример 4. keepdims для broadcasting.

m = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
row_sum = np.sum(m, axis=1, keepdims=True)
print(row_sum)
print(m / row_sum)

[[ 6]
 [15]]
[[0.16666667 0.33333333 0.5       ]
 [0.26666667 0.33333333 0.4       ]]

Пример 5. Численное интегрирование (метод прямоугольников).

x = np.linspace(0, np.pi, 1000)
y = np.sin(x)
dx = x[1] - x[0]
integral = np.sum(y) * dx
print(round(integral, 4))

1.9999

См. также

Примечание

Лицензия и источники

Техническое описание функции адаптировано из официальной документации NumPy (https://numpy.org/doc/stable/), BSD-3-Clause License. Примеры и пояснения — © AlashEd Wiki.

numpy.sum()