numpy.sum
时间: 2023-06-21 10:11:45 浏览: 64
numpy.sum() 是一个 NumPy 库中的函数,用于计算数组或矩阵中元素的总和。它的语法如下:
numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, keepdims=False)
其中,a 表示要计算总和的数组或矩阵;axis 表示沿着哪个轴计算总和,如果不指定就计算所有元素的总和;dtype 表示返回值的数据类型,默认为 None,即返回值的数据类型与 a 相同;keepdims 表示是否保留计算结果的维度,如果为 True,那么结果的维度与 a 相同,否则会将计算结果的维度降低一维。
例如,下面的代码演示了如何使用 numpy.sum() 函数计算一维数组和二维数组中所有元素的总和:
```python
import numpy as np
# 计算一维数组中所有元素的总和
a = np.array([1, 2, 3])
sum_a = np.sum(a)
print(sum_a) # 输出 6
# 计算二维数组中所有元素的总和
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
sum_b = np.sum(b)
print(sum_b) # 输出 10
```
相关问题
cvxpy.sum()与numpy.sum()有什么区别
`cvxpy.sum()`和`numpy.sum()`在功能上是类似的,它们都可以用于对数组或矩阵中的元素进行求和。
但是,`cvxpy.sum()`是专门为凸优化问题而设计的函数,它在使用时需要结合凸优化问题的求解器(如ECOS、SCS等)进行使用。在凸优化中,求和可能会涉及到凸函数、凸集等概念,在这种情况下,需要使用专门的求和函数。`cvxpy.sum()`就是其中的一种。
相比之下,`numpy.sum()`是一个通用的求和函数,它不需要使用凸优化求解器。`numpy.sum()`更加灵活,可以在各种应用场景下使用,但是它不具备`cvxpy.sum()`的凸优化特性。
因此,如果你在解决凸优化问题时需要进行求和操作,建议使用`cvxpy.sum()`;如果你需要进行通用的求和操作,则可以使用`numpy.sum()`。
def calc_diff_map(dist_mat, dims=2, factor=2): sigma = numpy.median(dist_mat)/factor diff_kernal = numpy.exp(-(dist_mat ** 2) / (2 * sigma ** 2)) row_sum = numpy.sum(diff_kernal, axis=1) normlized_kernal = numpy.dot(numpy.diag(1 / row_sum), diff_kernal) U, S, V = numpy.linalg.svd(normlized_kernal) return U[:, 1:dims+1].T转matlab
在 MATLAB 中,你可以使用以下代码将给定的 Python 函数 `calc_diff_map` 转换为 MATLAB 语法:
```matlab
function U = calc_diff_map(dist_mat, dims, factor)
sigma = median(dist_mat(:)) / factor;
diff_kernel = exp(-(dist_mat .^ 2) / (2 * sigma ^ 2));
row_sum = sum(diff_kernel, 2);
normalized_kernel = (1 ./ row_sum) .* diff_kernel;
[U, ~, ~] = svd(normalized_kernel);
U = U(:, 1:dims)';
end
```
在 MATLAB 中,函数定义使用 `function` 关键字,并且在函数名称后面跟上输入参数。在这个例子中,输入参数包括 `dist_mat`(距离矩阵)、`dims`(维度)和 `factor`(因子)。使用 `:` 运算符将 `dist_mat` 转换为向量,并使用 `median` 函数计算中位数。使用 `exp` 函数计算指数,使用 `sum` 函数计算行和。通过逐元素除法和点乘运算来计算归一化的核矩阵。函数 `svd` 返回的第一个输出参数是特征向量矩阵 `U`,我们选择其中的前 `dims` 列,并将其转置以匹配 Python 版本的输出格式。最后,返回结果矩阵 `U`。
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