np.sum】要素の和を求めるnp.sum関数とarr.sumメソッドフクロウ2018/8/212019/8/30こんにちは、この記事ではnp.arrayの要素の和を計算する関数、np.sum関数を紹介します。この関数はnp.arrayのメソッドとしても実装されています。NumPyでは、生のPythonで実装された関数ではなく、NumPyに用意された関数を使うことで高速な計算が可能です。この記事でNumPyを使った効率的な計算の仕方について勉強していきましょう。まとめnp.sum関数の引数と返り値np.sum関数のパラメータ(引数)の中から、よく使われるものをまとめて紹介します。value>)axisで指定した軸の要素の和を求めます。このパラメータはoptionalです。合計を計算する軸を指定します。optional返り値のデータ型を指定。指定しなければパラメータから適当な型になります。optional結果を代入する配列を指定できます。指定しなければ新しい配列を作ります。ndarrayパラメータに従って計算した合計値を格納した配列を返します。以降のコードはJupyterで実行してみてください。NumPyをimportします。ついでにサンプル配列も作っておきます。9]]基本的な使い方np.sumもarr.sumも使い方は同じです。axisを指定しない場合、配列内の要素は全て足し合わされます。[6]:x2.sum()Out[6]:45axisで合計値を出す軸を指定axis=0とすると、列ごとに足し合わされます。axis=1とすると、行ごとに足し合わされます。35])outパラメータで出力値を入れる配列を用意sumの出力配列と同じshapeの配列を用意して、outに渡すとその配列を上書きして答えを返してくれます。新しい配列を作らない分だけ高速に動作します。35.])dtypeで出力配列の型を指定dtypeを指定しないと、適当な型が割り当てられます。[14])、float64になっていますね。これは合計値を計算した配列がfloat64型だったためです。これを敢えて変更したい場合はdtypeに型を指定しましょう。dtype=float32)NaNが入った配列の要素和を計算する配列内にNaNが入っている場合、通常のnp.sumやarr.sumでは計算結果がNaNになってしまいます。[18]:x5.sum()Out[18]:nanこの場合、NaNを無視して合計値を出すには、np.nansum関数を使います。[19]:np.nansum(x5)Out[19]:3.0ただし、np.nansum関数は通常のnp.sum関数と比べて計算速度が遅いので、nanが入っている可能性がある場合にだけ使う事をおすすめします。each)まとめこの記事では、np.arrayの要素の合計を計算する機能、np.sum関数とarr.sumメソッドについて紹介しました。合計値を計算する関数は非常によく使う機能の一つです。実装に役立ててください!今回の記事は下記の記事を参考にしています。参考記事:TweetPocket無料でSEからWebエンジニアへ転職しませんか?侍エンジニア塾では、完全未経験の方から現在SEだけどプログラミングはやっていないという経験者まで、幅広い方々の人生を好転させるプログラミング指導を行ってきました。SEの方とお話していくなかで、システムエンジニアという職業だけどコードが書けない事務作業が多くスキルがないため将来が不安スクールに通うと完全未経験者と同じスタートになるからレベルが合わないという、すでに知識があるSEならではのお悩みがあることに気づきました。弊社では、マンツーマンでレッスンを行いますので、現在お持ちの知識レベルからカリキュラムを作成いたします。こちらの転職コースは無料で受講を始められて転職成功でそのまま卒業できるというとてもお得なコースとなっています。知識のあるSEといっても転職は年齢が若いほど受かりやすいため、まずは無料体験レッスンで今の現状や理想の働き方について一緒に考えていきましょう。無料体験レッスンを予約する書いた人フクロウ第一言語はPythonです。皆さんRustやりましょう。