Sommes NumPy
Sommes
Quelle est la différence entre sommation et addition ?
L'addition se fait entre deux arguments alors que la sommation se fait sur n éléments.
Exemple
Ajoutez les valeurs de arr1 aux valeurs de arr2 :
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([1, 2,
3])
newarr = np.add(arr1, arr2)
print(newarr)
Retour: [2 4 6]
Exemple
Additionnez les valeurs de tab1 et les valeurs de tab2 :
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([1, 2,
3])
newarr = np.sum([arr1, arr2])
print(newarr)
Retour: 12
Sommation sur un axe
Si vous spécifiez axis=1, NumPy additionnera les nombres de chaque tableau.
Exemple
Effectuez la sommation dans le tableau suivant sur le 1er axe :
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([1, 2,
3])
newarr = np.sum([arr1, arr2], axis=1)
print(newarr)
Retour: [6 6]
Somme cumulée
La somme cumulative signifie ajouter partiellement les éléments du tableau.
Par exemple, la somme partielle de [1, 2, 3, 4] serait [1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4] = [1, 3, 6, 10].
Effectuez une somme partielle avec la cumsum()fonction.
Exemple
Effectuez une sommation cumulative dans le tableau suivant :
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
newarr = np.cumsum(arr)
print(newarr)
Retour: [1 3 6]