、问题H:二维数据求和

可以使用双重循环遍历二维数组，将每个元素的值加起来得到总和。代码示例如下：

data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
total_sum = 0
for i in range(len(data)):
    for j in range(len(data[i])):
        total_sum += data[i][j]
print(total_sum)
# 输出：45

另外，如果你使用的是NumPy库，可以使用np.sum()函数来实现：

import numpy as np
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
total_sum = np.sum(data)
print(total_sum)
# 输出：45

以上两种方法都可以求出二维数组的总和。

相关问题

问题H：二维数据求和

要对一个二维数组进行求和，可以使用两个嵌套的循环，分别遍历每一行和每一列，然后累加元素的值即可。以下是示例代码：

def sum_2d_array(arr):
    total = 0
    for row in arr:
        for num in row:
            total += num
    return total

这个函数接受一个二维数组作为参数，然后返回所有元素的和。你可以将你的二维数组传递给这个函数，它将返回你想要的结果。

问题 H: 二维数据求和

给定一个二维矩阵和两个整数，分别代表矩阵的行数和列数，求子矩阵的和。

子矩阵最左上角的坐标为 (row1, col1) ，最右下角的坐标为 (row2, col2) 。

例如，给定下面的矩阵和 row1 = 1, col1 = 1, row2 = 3, col2 = 3 ，返回 18 。

1, 5, 7
3, 7, -8
4, -8, 9

解释:

(1, 1) 到 (3, 3) 的子矩阵为:

1, 5, 7
3, 7, -8
4, -8, 9

其和为：1 + 5 + 7 + 3 + 7 - 8 + 4 - 8 + 9 = 18。

请你实现以下函数：

def submatrixSum(matrix: List[List[int]], row1: int, col1: int, row2: int, col2: int) -> int:
    pass

**输入格式**

* 输入的第一行包含三个整数，分别表示矩阵的行数 R、列数 C 和查询的次数 Q。
* 接下来 R 行，每行包含 C 个整数，表示矩阵中对应位置的数。
* 接下来 Q 行，每行包含四个整数，分别表示一次查询的参数 row1、col1、row2 和 col2。

**输出格式**

* 对于每个查询，输出子矩阵的和。

**数据范围**

* 1 ≤ R, C ≤ 1000
* −10^9 ≤ 矩阵中元素的值 ≤ 10^9
* 1 ≤ Q ≤ 1000
* 1 ≤ row1 ≤ row2 ≤ R
* 1 ≤ col1 ≤ col2 ≤ C