Question

给定两个二维数组时，SUM函数结果说明

当我在Spyder IDE中运行代码时，Sum函数和numpy.add函数显示不同的结果。在给定sum函数中两个参数的两个二维数组而不是array和number的情况下，谁能帮助我理解“ SUM”函数的输出结果。谢谢

import numpy as np

x = np.array([[1,2],[3,4]], dtype=np.float64)
y = np.array([[5,6],[7,8]], dtype=np.float64)

print(x)
print(y)
print (x+y)    
print(sum(x,y))
print(np.add(x,y))




        Output
[[1. 2.]
 [3. 4.]]
[[5. 6.]
 [7. 8.]]
[[ 6.  8.]
 [10. 12.]]
[[ 9. 12.]
 [11. 14.]]
[[ 6.  8.]
 [10. 12.]]

Answer 1

在Numpy中，+运算符定义为逐元素加法，实际上是equivalent至np.add(...)。

sum(iterable, [start])内置函数

从左到右
求和 start 和 iterable 的项目，并返回总数。开始默认为0。

因此，如果仅给出一个矩阵，它将执行按列求和。如果给出第二个参数，它将（在元素方面）加到总和上。所以一些较小的例子可能是

sum(x)
> array([4., 6.])
# i.e. [(1+3), (2+4)]

sum(x, 1)
> array([5., 7.])
# i.e. [(1+1+3), (1+2+4)]

sum(y)
> array([12., 14.])
# i.e. [(5+7), (6+8)]

sum(x, sum(y))
> array([16., 20.])
# i.e. [((5+7)+1+3), ((6+8)+2+4)]

sum(x, y)
> array([[ 9., 12.],
         [11., 14.]])
# i.e. [[(5+1+3), (6+2+4)],
#       [(7+1+3), (8+2+4)]]

最后一个sum()执行x的列式求和，然后将结果与共享列相加到y的每个元素中。用Numpy编写，等效于

sum(x, y) == x.sum(axis=0) + y

Python中ADD和SUM之间的区别

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