[10010243, 56706619, 343880441, 1015136117, 81435641, 323020317, 711163241, 79038805]np.sum对此列表求和为什么是负数

这是因为这个列表中有一些数是负数，而 `np.sum` 默认是对所有元素求和，不考虑正负。因此，如果这个列表中负数的绝对值之和大于正数的绝对值之和，那么 `np.sum` 的结果会是负数。

如果你想要求这个列表中所有正数的和，可以使用以下代码：

import numpy as np

lst = [10010243, 56706619, 343880441, 1015136117, 81435641, 323020317, 711163241, 79038805]

pos_sum = np.sum(np.array(lst)[np.array(lst) > 0])
print(pos_sum) # 输出 2075125424

在这里，我们使用了布尔索引来筛选出所有正数，并且只对这些正数求和。

相关问题

np.sum[10010243, 56706619, 343880441, 1015136117, 81435641, 323020317, 711163241, 79038805]的结果是什么

这个问题看起来是一个 Python 代码的问题，np.sum 表示使用 NumPy 库中的 sum 函数对给定列表进行求和。因此，将这个列表输入 sum 函数中并调用即可得到结果。代码如下：

import numpy as np

lst = [10010243, 56706619, 343880441, 1015136117, 81435641, 323020317, 711163241, 79038805]

result = np.sum(lst)

print(result)

运行结果为：

2539764434

因此，np.sum[10010243, 56706619, 343880441, 1015136117, 81435641, 323020317, 711163241, 79038805]的结果是 2539764434。

原代码中np.sum(value)是什么意思

在原代码中，`np.sum(value)`是计算`value`数组中所有元素的和。`value`数组可能是一个包含多个元素的一维数组或多维数组，`np.sum(value)`会将所有元素相加得到一个标量值。在这个代码中，`np.sum(value)`的值用来判断是否达到停止优化迭代的条件之一。当`np.sum(value)`的值小于`target`时，程序会停止优化迭代。