Рубрики
Без рубрики

Как использовать функцию Python Sum ()

В этом руководстве мы собираемся обсудить метод Python Sum ().

Автор оригинала: Pankaj Kumar.

Вступление

В этом руководстве мы собираемся обсудить Метод Python Sum ().

Python сумма () Метод представляет собой встроенный метод, который возвращает суммирование всех элементов пропущенного свидетельства.

Функция Python Sum ()

Давайте посмотрим на синтаксис для использования метода суммы () в Python.

sum(iterable[, start])

Здесь,

  • ИТЕРИТЕЛЬНО Может быть любой намек на объект, содержащий значения, для которых нам нужно рассчитать сумму. Это может быть список, кортеж или словарь,
  • Начать является начальным значением, с помощью которого будет проходить дополнение. По умолчанию значение Start установлено на 0 Отказ

Теперь давайте посмотрим на некоторые примеры, чтобы оказать четкое понимание использования метода и работы.

Использование суммы () для списка, кортежа, сложных чисел, плавающихся и т. Д.

Как упоминалось ранее, сумма () Метод может рассчитать сумму значений, передаваемых в виде списка, кортеж или Словарь то есть любой ИТЕРИТЕЛЬНО Отказ Но условие в том, что указатель должен содержать некоторую ценность или иначе Ошибка . Поднялся.

Давайте ознакомимся с методом, найдя сумму элементов списка целых чисел, кортеж, словарь и список сложных чисел.

#using built-in sum() in Python

list1=[1,2,3,4,5]
tuple1=(10,20,30)
dict1={ 0:11, 1:22, 2:33, 3:44 }
complx_nums=[ 4+3j, 7+5j, 8+3j]

print("sum of list elements:",sum(list1,5))
print("sum of tuple elements:", sum(tuple1))
print("sum of dictionary keys:", sum(dict1))
print("sum of complex numbers:", sum(complx_nums))

Выход :

sum of list elements: 20
sum of tuple elements: 60
sum of dictionary keys: 6
sum of complex numbers: (19+11j)

Здесь,

  • Сначала инициализируем list1 , Tuple1 , Dict1 и combric_num С некоторыми ценностями,
  • Тогда мы просто передаем эти потенциалы для сумма () метод индивидуально,
  • Для расчета суммы list1 Элементы, которые мы устанавливаем начальное значение 5 А для остальных мы не проходим ни одного начального параметра (по умолчанию настроен на 0 ).

Следовательно, мы получаем желаемый выход. Для каждого случая мы получаем сумму соответствующих намеренных элементов.

Python Sum () vs numpy sum ()

Numpy Модуль в Python поставляется с сумма () Метод определен в нем. Он используется для поиска суммы элементов Numpy Array. Но этот метод также может найти сумму элементов для любых других, которые включены в Python, содержащую некоторые значения.

Давайте сравним вывод для обоих сумма () и numpy.sum () в Python для некоторых намеренных объектов.

#numpy sum() vs python sum()

import numpy as np

list1=[1,2,3,4,5]
np_arr = np.array([1,2,3,4,5])

print("Built-in sum() result:",sum(list1))
print("numpy sum() for np array:",np.sum(np_arr))
print("numpy sum() for list:",np.sum(list1))

Выход :

Built-in sum() result: 15
numpy sum() for np array: 15
numpy sum() for list: 15

Как мы можем видеть, оба сумма () и np.sum () Методы возвращают один и тот же результат для списка list1 Отказ

Для расчета суммы намеренных объектов, таких как списки, кортежи и словари, встроенный сумма () Метод намного быстрее и просты в использовании, чем Numpy’s сумма () метод.

Но когда дело доходит до Numpy массивы , np.sum () Метод кажется быстрее и надежным. Это просто потому, что numpy использует Вектор подход.

Заключение

Следовательно, в этом руководстве мы узнали о встроенном сумма () Метод Python а также сравнение между методами Python Sum () и Numpy.sum (). Я надеюсь, что у вас есть четкое понимание метода.

Для любых дополнительных вопросов не стесняйтесь общего ниже.

Рекомендации

Читайте ещё по теме: