Как использовать функцию numpy sum keepdims для суммирования массивов

numpy sum keepdims

When using the numpy.sum function, the keepdims parameter allows you to preserve the dimensions of the input array in the output. This can be useful when performing operations on multidimensional arrays.

By setting keepdims=True, the output will have the same number of dimensions as the input array, with each dimension having a size of 1 along which the sum was performed.

Here's an example:

import numpy as np

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

# without keepdims
sum_without_keepdims = np.sum(arr)
print(sum_without_keepdims)  # Output: 21

# with keepdims
sum_with_keepdims = np.sum(arr, keepdims=True)
print(sum_with_keepdims)  # Output: [[21]]

In the above example, the input array arr is a 2D array. When we calculate the sum without using keepdims=True, we get a scalar value of 21. However, when we use keepdims=True, the output is a 2D array with the sum value of 21 wrapped in an extra dimension.

Разъяснение numpy sum keepdims

Приветствую! Сегодня мы поговорим о функции numpy sum с аргументом keepdims. Давайте разберемся, что это такое и как он может быть полезен в вашем коде.

Введение в функцию numpy sum

numpy sum - это функция, предоставляемая библиотекой NumPy, которая используется для вычисления суммы элементов по указанной оси или во всем массиве. Она позволяет нам выполнять операции агрегации над массивами чисел.

Общий синтаксис функции numpy sum выглядит следующим образом:

numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, keepdims=False)

Аргументы, которые мы можем передать этой функции, включают:

• a: исходный массив
• axis: ось, по которой будет производиться суммирование. По умолчанию суммируются все элементы массива
• dtype: тип данных, используемый для хранения суммы
• keepdims: логический флаг, который указывает, должны ли сохраняться размерности исходного массива или нет. По умолчанию равен False

Использование аргумента keepdims

Аргумент keepdims в функции numpy sum позволяет нам сохранить размерности исходного массива в результирующем массиве. Если мы установим его значение в True, результирующий массив будет иметь такую же форму, что и исходный массив.

Давайте рассмотрим пример:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
sum_with_keepdims = np.sum(arr, axis=0, keepdims=True)

print("Исходный массив:")
print(arr)

print("Сумма массива с keepdims=True:")
print(sum_with_keepdims)

В этом примере у нас есть двумерный массив arr, содержащий числа от 1 до 6. Мы хотим вычислить сумму по оси 0 и сохранить размерность исходного массива.

Результат этого кода будет следующим:

Исходный массив:
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
 
Сумма массива с keepdims=True:
[[5 7 9]]

Мы видим, что результирующий массив имеет такую же форму, что и исходный массив, но содержит только сумму по оси 0.

Преимущества использования keepdims

Использование аргумента keepdims может быть полезным в некоторых случаях:

• Для сохранения размерности массива при выполнении операций агрегации
• Для удобства визуализации результатов
• Для правильного взаимодействия с другими функциями и библиотеками

Но также важно понимать, что использование keepdims может изменить форму результирующего массива и привести к неожиданным результатам, поэтому следует быть внимательным и тщательно проверять код.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели аргумент keepdims в функции numpy sum. Мы узнали, что он позволяет сохранить размерности исходного массива в результирующем массиве. Мы также рассмотрели примеры и преимущества использования данного аргумента.

Использование keepdims может быть полезным инструментом при выполнении агрегационных операций. Помните, что остальные функции и библиотеки могут рассчитывать на определенную форму массива, поэтому внимательно проверяйте результаты и убедитесь, что они соответствуют вашим ожиданиям.

Спасибо за чтение! Удачи в изучении NumPy!