Python中ADD和SUM的区别

Question

给定两个二维数组时的SUM函数结果说明

当我在 Spyder IDE 中运行代码时，Sum 函数和 numpy.add 函数显示不同的结果。当我们为 sum 函数中的两个参数而不是数组和一个数字给出两个二维数组时，谁能帮我理解“SUM”函数输出是如何出现的。谢谢你

import numpy as np

x = np.array([[1,2],[3,4]], dtype=np.float64)
y = np.array([[5,6],[7,8]], dtype=np.float64)

print(x)
print(y)
print (x+y)    
print(sum(x,y))
print(np.add(x,y))




        Output
[[1. 2.]
 [3. 4.]]
[[5. 6.]
 [7. 8.]]
[[ 6.  8.]
 [10. 12.]]
[[ 9. 12.]
 [11. 14.]]
[[ 6.  8.]
 [10. 12.]]

Answer 1

在 Numpy 中，+ 运算符被定义为逐元素加法，实际上是 equivalent 到 np.add(...)。

sum(iterable, [start]) 内置函数

从左到右对start 和一个iterable 的项目求和并返回总数。 start 默认为 0。

因此，如果只给定一个矩阵，它将执行逐列求和。如果给定第二个参数，它将（按元素）加到总和中。所以一些较小的例子可能是

sum(x)
> array([4., 6.])
# i.e. [(1+3), (2+4)]

sum(x, 1)
> array([5., 7.])
# i.e. [(1+1+3), (1+2+4)]

sum(y)
> array([12., 14.])
# i.e. [(5+7), (6+8)]

sum(x, sum(y))
> array([16., 20.])
# i.e. [((5+7)+1+3), ((6+8)+2+4)]

sum(x, y)
> array([[ 9., 12.],
         [11., 14.]])
# i.e. [[(5+1+3), (6+2+4)],
#       [(7+1+3), (8+2+4)]]

最后一个sum() 执行x 的逐列求和，然后将结果与共享列的y 的每个元素相加。用Numpy写的，相当于

sum(x, y) == x.sum(axis=0) + y