python列表求和不使用sum函数
时间: 2023-09-27 21:06:01 浏览: 102
可以使用循环遍历列表并累加的方式来实现列表求和,示例如下:
```python
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
total = 0
for num in my_list:
total += num
print(total) # 输出15
```
另外一种方式是使用`reduce`函数来实现,示例如下:
```python
from functools import reduce
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
total = reduce(lambda x, y: x + y, my_list)
print(total) # 输出15
```
这里的`reduce`函数将列表中的元素依次累加起来,`lambda`函数用于指定累加规则,即将前一个元素和当前元素相加。
相关问题
python sum求和
以下是两种Python中求和的方法:
1.使用内置函数sum()对列表进行求和:
```python
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
total = sum(nums)
print(total) # 输出:15
```
2.使用numpy库中的np.sum()方法对数组或矩阵进行求和:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
total = np.sum(arr)
print(total) # 输出:36
```
在使用np.sum()方法时,可以通过设置axis参数来指定对哪个轴进行求和。例如,对于上述的二维数组,如果想要对每一列进行求和,可以设置axis=0:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
total = np.sum(arr, axis=0)
print(total) # 输出:[ 6 8 10 12]
```
python sum函数用法_Python pandas.DataFrame.sum函数方法的使用
Python中的`sum()`函数用于对可迭代对象中的元素求和,例如:
```python
a = [1, 2, 3, 4, 5]
print(sum(a)) # 输出 15
```
而在pandas库中,DataFrame对象也有`sum()`方法,用于对指定轴(axis)上的元素进行求和,例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df)
# 输出:
# A B
# 0 1 4
# 1 2 5
# 2 3 6
print(df.sum()) # 对所有元素求和,输出 Series 对象
# 输出:
# A 6
# B 15
# dtype: int64
print(df.sum(axis=0)) # 对列(axis=0)求和,输出 Series 对象
# 输出:
# A 6
# B 15
# dtype: int64
print(df.sum(axis=1)) # 对行(axis=1)求和,输出 Series 对象
# 输出:
# 0 5
# 1 7
# 2 9
# dtype: int64
```
其中,`axis`参数可以取值为0或1,0表示对列求和,1表示对行求和。默认情况下,`axis=0`。