Python中的sum为什么返回的还是数组 python的sum函数怎么用
python\u6570\u7ec4\u6c42\u548c\u5728\u6570\u7ec4\u548c\u77e9\u9635\u4e2d\u4f7f\u7528sum: \u5bf9\u6570\u7ec4b\u548c\u77e9\u9635c,\u4ee3\u7801b.sum()\uff0cnp.sum(b),c.sum(),np.sum(c)\u90fd\u80fd\u5c06b\u3001c\u4e2d\u7684\u6240\u6709\u5143\u7d20\u6c42\u548c\u5e76\u8fd4\u56de\u5355\u4e2a\u6570\u503c\u3002
\u4f46\u662f\u5bf9\u4e8e\u4e8c\u7ef4\u6570\u7ec4b\uff0c\u4ee3\u7801b.sum(axis=0)\u6307\u5b9a\u5bf9\u6570\u7ec4b\u5bf9\u6bcf\u5217\u6c42\u548c\uff0cb.sum(axis=1)\u662f\u5bf9\u6bcf\u884c\u6c42\u548c\uff0c\u8fd4\u56de\u7684\u90fd\u662f\u4e00\u7ef4\u6570\u7ec4\uff08\u7ef4\u5ea6\u964d\u4e86\u4e00\u7ef4\uff09\u3002
\u800c\u5bf9\u5e94\u77e9\u9635c\uff0cc.sum(axis=0)\u548cc.sum(axis=1)\u4e5f\u80fd\u5b9e\u73b0\u5bf9\u5217\u548c\u884c\u7684\u6c42\u548c\uff0c\u4f46\u662f\u8fd4\u56de\u7ed3\u679c\u4ecd\u662f\u4e8c\u7ef4\u77e9\u9635\u3002
# \u5b9a\u4e49\u51fd\u6570\uff0carr \u4e3a\u6570\u7ec4\uff0cn \u4e3a\u6570\u7ec4\u957f\u5ea6\uff0c\u53ef\u4f5c\u4e3a\u5907\u7528\u53c2\u6570\uff0c\u8fd9\u91cc\u6ca1\u6709\u7528\u5230\u3002
def _sum(arr,n):
# \u4f7f\u7528\u5185\u7f6e\u7684 sum \u51fd\u6570\u8ba1\u7b97\u3002
return(sum(arr))
# \u8c03\u7528\u51fd\u6570
arr=[]
# \u6570\u7ec4\u5143\u7d20
arr = [12, 3, 4, 15]
# \u8ba1\u7b97\u6570\u7ec4\u5143\u7d20\u7684\u957f\u5ea6
n = len(arr)
ans = _sum(arr,n)
# \u8f93\u51fa\u7ed3\u679c
print ('\u6570\u7ec4\u5143\u7d20\u4e4b\u548c\u4e3a',ans)
\u6269\u5c55\u8d44\u6599\uff1a
python\u6570\u7ec4\u4f7f\u7528\uff1a
python \u6570\u7ec4\u652f\u6301\u6240\u6709list\u64cd\u4f5c\uff0c\u5305\u62ec .pop\u3001.insert \u548c .extend\u3002\u53e6\u5916\uff0c\u6570\u7ec4\u8fd8\u63d0\u4f9b\u4ece\u6587\u4ef6\uff0c\u8bfb\u53d6\u548c\u5b58\u5165\u6587\u4ef6\u7684\u66f4\u5feb\u7684\u65b9\u6cd5\uff0c\u5217\u5982\u5982 .frombytes \u548c .tofile\uff0c\u5982\u4e0b\u6240\u793a\u6211\u4eec\u5b9a\u4e49\u4e00\u4e2a\u6570\u7ec4\u3002
from array import arrayarr=array('d',(a for a in range(5)))print(arr)\u3002
arr=array('d',(a for a in range(5))) \u4ece\u8fd9\u4e2a\u4ee3\u7801\u4e2d\u53ef\u4ee5\u770b\u51fa\uff0c\u4e00\u4e2a\u6570\u7ec4\u7684\u5b9a\u4e49\u9700\u8981\u4f20\u5165\u7684\u4e0d\u53ea\u662f\u503c\u8fd8\u6709\u7c7b\u578b\u3002
\u53ef\u4ee5\u662f(must be c, b, B, u, h, H, i, I, l, L, f or d)\u3002
sum(iterable[, start]) \uff0citerable\u4e3a\u53ef\u8fed\u4ee3\u5bf9\u8c61\uff0c\u5982\uff1a
sum([ ], start) \uff0c #iterable\u4e3alist\u5217\u8868\u3002
sum(( ), start ) \uff0c #iterable\u4e3atuple\u5143\u7ec4\u3002
\u6700\u540e\u7684\u503c=\u53ef\u8fed\u4ee3\u5bf9\u5e94\u91cc\u9762\u7684\u6570\u76f8\u52a0\u7684\u503c + start\u7684\u503c
start\u9ed8\u8ba4\u4e3a0\uff0c\u5982\u679c\u4e0d\u5199\u5c31\u662f0\uff0c\u4e3a0\u65f6\u53ef\u4ee5\u4e0d\u5199\uff0c\u5373sum()\u7684\u53c2\u6570\u6700\u591a\u4e3a\u4e24\u4e2a\uff0c\u5176\u4e2d\u7b2c\u4e00\u4e2a\u5fc5\u987b\u4e3aiterable\u3002
\u6309\u7167\u60ef\u4f8b\uff0c\u5728\u5f00\u53d1\u8bed\u8a00\u4e2d\uff0csum\u51fd\u6570\u662f\u6c42\u548c\u51fd\u6570\uff0c\u6c42\u591a\u4e2a\u6570\u636e\u7684\u548c\uff0c\u800c\u5728python\u4e2d\uff0c\u867d\u7136\u4e5f\u662f\u6c42\u548c\u51fd\u6570\uff0c\u4f46\u7a0d\u5fae\u6709\u4e9b\u5dee\u522b\uff0csum()\u4f20\u5165\u7684\u53c2\u6570\u5f97\u662f\u53ef\u8fed\u4ee3\u5bf9\u8c61\uff08\u6bd4\u5982\u5217\u8868\u5c31\u662f\u4e00\u4e2a\u53ef\u8fed\u4ee3\u5bf9\u8c61\uff09\uff0c\u8fd4\u56de\u8fd9\u4e2a\u88ab\u4f20\u5165\u53ef\u8fed\u4ee3\u5bf9\u8c61\u5185\u53c2\u6570\u7684\u548c\u3002
\u6bd4\u5982\uff1a
Python中的sum函数，无第二参数时，返回的是数值不是数组，数值为参数1中的数组或其它可迭代对象的全加之和。
在下列几种情况下，sum函数返回数组：（Python 3版本）
使用了第二参数为axis=0，并且参数1是二维对象，则按列相加并返回数组；
使用了第二参数为axis=1，并且参数1是二维对象，则按行相加并返回数组；
导入了Numpy模块，并使用了Numpy中的sum函数，并且参数1是二维对象，则默认就是axis=0，即按列相加并返回数组；
import numpy as np
#python中自带的sum
sum([[1,2,3],[4,5,5]]) #返回数值 20
sum([[1,2,3],[4,5,5]],axis=0) #返回数组 [5 7 8]
sum([[1,2,3],[4,5,5]],axis=1) #返回数组 [6 14]
#Numpy中的sum
a = np.sum([[1,2,3], [4,5,5]]) #返回数组 [5 7 8]
注：NumPy是Python的一种开源的数值计算扩展。
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绛旓細def sum(a,b,c):return int(a)+int(b)+int(c)a,b,c=raw_input("璇疯緭鍏ヤ笁涓暣鏁帮細").split(' ') #绌烘牸闅斿紑print sum(a,b,c)
绛旓細sum娌℃湁杩斿洖鍊硷紝瑕佺湅缁撴灉灏卞啓鎴恜rint(sum(l))銆傝烦鍑哄惊鐜敤break锛宭鏄叏灞鍙橀噺锛屽煎簲璇ヤ細淇濈暀銆
