python numpy的sum函数实例解析

顾名思义，sum函数的作用就是用于求和，不过特殊的在于能对矩阵按行和列进行求和。

sum的参数比较多，我们仅对前面两个参数进行说明。

Help on function sum in module numpy.core.fromnumeric:

sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=)
    Sum of array elements over a given axis.

    Parameters
    ----------
    a : array_like
        Elements to sum.
    axis : None or int or tuple of ints, optional
        Axis or axes along which a sum is performed.  The default,
        axis=None, will sum all of the elements of the input array.  If
        axis is negative it counts from the last to the first axis.

        .. versionadded:: 1.7.0

        If axis is a tuple of ints, a sum is performed on all of the axes
        specified in the tuple instead of a single axis or all the axes as
        before.

如果只有一个入参a，则就是简单的求和函数，所有元素相加即可，

>>> a=eye(2)
>>> a
array([[1., 0.],
       [0., 1.]])
>>> sum(a)
2.0
>>> b=[1,2,3]
>>> sum(b)
6

可见，不管是对于矩阵，还是数组，都是所有元素相加。

如果需要分别对行向量和列向量求和，就需要使用axis这个参数了，

>>> c=array([[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]])
>>> c
array([[1, 2, 3],
       [1, 2, 3],
       [1, 2, 3]])
>>> sum(c, axis=0)
array([3, 6, 9])
>>> sum(c, axis=1)
array([6, 6, 6])
>>> 

由此我们知道，

sum(axis=0)：即每一行为一个元素，以列方向相加

sum(axis=1)：即每一列为一个元素，以行方向相加