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1、Python中自带的sum函数
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在Python中自带的函数中,它输入的对象可以是一个可迭代对象,比方说数组、列表,在使用的时候sum最多有两个参数,如果是一个参数的情况下,那么第一个参数是可迭代的,当有两个参数时,第二个参数只能是个数。举个例子:
sum([1,2,3],2) 运行结果:8 三个元素相加之后再加2sum((1,2,3)) 运行结果:6sum({1,2,3}) 运行结果:6
2、numpy中的sum函数
这里的sum函数就是我们平时用的,同样的可以是元组、数组、列表,在数组中,可以指定维度的相加,默认情况下axis=none,sum将所有的元素相加,举个例子:
1、当sum没有参数的时候,那么会将所有的元素相加;
2、如果axis参数等于0时,则是按列相加;
举个例子:
import numpy as np b=np.array([[3,7,6],[2,4,5]])print(b.sum(axis=0))
相当于是:
[[3,7,6], [2,4,5]]
每一列对应元素相加3+2,7+4,6+5
运行结果输出:
[5 11 11]
3、当axis参数等于1时,就是按行相加,例如:
import numpy as np b=np.array([[3,7,6],[2,4,5]])print(b.sum(axis=1))
运行结果输出为:
[16 11]
在上面的实例中,就相当于是3+7+6,2+4+5,即每一行的元素分别相加。
关于如何使用Python中的sum函数?Python中sum函数的多种用法的内容就分享到这里了,希望大家可以通过对这这篇文章的学习,掌握到更多sum函数的使用方法。
对于一个样本序列 ,经验累积分布函数 (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定义为
其中 是一个指示函数,如果 ,指示函数取值为1,否则取值为0,因此 能反映在样本中小于 的元素数量占比。
根据格利文科定理(Glivenko–Cantelli Theorem),如果一个样本满足独立同分布(IID),那么其经验累积分布函数 会趋近于真实的累积分布函数 。
首先定义一个类,命名为ECDF:
我们采用均匀分布(Uniform)进行验证,导入 uniform 包,然后进行两轮抽样,第一轮抽取10次,第二轮抽取1000次,比较输出的结果。
输出结果为:
而我们知道,在真实的0到1均匀分布中, 时, ,从模拟结果可以看出,样本量越大,最终的经验累积分布函数值也越接近于真实的累积分布函数值,因此格利文科定理得以证明。
循环累加
1、进入都pycharm编辑器中,打开一个Python文件或者可以新建一个文件,先初始化两个变量,输入下面的代码:
result=0
i=0
2、使用循环累加的方式,在这里我们使用的是while函数进行循环累加的操作,循环的条件是i小于或者是等于100,也就是说,求的是100以内的数在和,代码如下:
while i=100:
result+=i
i+=1
这里的变量i,每循环一次,它就自增一次,直到它大于100,循环才会结束。最后可以使用Python中的print()函数输出累加的结果。
方法二:递归累加
1、同样的使用pycharm编辑器,进入到编辑界面之后,打开或者是创建一个Python文件,在文件中调用使用函数进行调用,对变量进行累加,输入下面的这段代码:
def sum_num(num):
这里是定义了一个函数为sum_num,包含了一个参数,用来传递具体的值,并且执行下面的代码调用,进行累加,代码如下:
t=sum_num(n-1)
return n+t
2、在函数的调用过程中,我们可以设置一个变量,用来存放最后得到的累加的结果,并且最后使用print()函数对运行结果进行打印,代码如下:
result = s_num(100)
print(result)
关于怎么在Python中实现累加求和?Python累加求和的方法的文章就分享到这里了,文章中介绍了两种累加求和的方法,大家可以根据操作步骤,动手实践一下。