Numpy np.sum()

Numpy es una librería de Python para computación científica, que proporciona herramientas para trabajar con matrices y vectores de manera eficiente. La función np.sum() es una de las muchas funciones que proporciona Numpy, y sirve para calcular la suma de los elementos en un array.

📋 Aquí podrás encontrar✍

¿Qué es np.sum()?
1. Sintaxis de np.sum()
2. Ejemplos de np.sum()
Fuentes de datos para np.sum()
Conclusión
Preguntas frecuentes

¿Qué es np.sum()?

La función np.sum() pertenece a la librería Numpy, y se utiliza para calcular la suma de los elementos en un array. El array puede ser una matriz o un vector unidimensional, y la función acepta varios argumentos opcionales para modificar el comportamiento del cálculo de la suma. Por defecto, np.sum() calcula la suma de todos los elementos en el array, pero también se pueden especificar algunos ejes para que la suma se calcule a lo largo de esos ejes.

Sintaxis de np.sum()

La sintaxis básica para np.sum() es la siguiente:
numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=, initial=, where=)

Donde:

a: el array al que se le calcula la suma.
axis: los ejes a lo largo de los que se calcula la suma. Por defecto, se calculan todos los elementos. Si se especifica un eje, se obtiene una suma a lo largo de ese eje.
dtype: el tipo de dato de los elementos en el array.
out: el array de salida donde se guarda el resultado.
keepdims: si se establece en True, se mantienen las dimensiones de los ejes que se sumaron.
initial: valor inicial de la suma.
where: array booleano que indica qué elementos de a se deben sumar.

Ejemplos de np.sum()

A continuación se muestran algunos ejemplos de np.sum():

Ejemplo 1: suma de todos los elementos en un array:

import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4]) resultado = np.sum(a) print(resultado) # Imprime 10

Ejemplo 2: suma de todos los elementos en una matriz:

import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) resultado = np.sum(a) print(resultado) # Imprime 10

Ejemplo 3: suma a lo largo de un eje:

import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) resultado = np.sum(a, axis=0) print(resultado) # Imprime [4, 6]

Fuentes de datos para np.sum()

La función np.sum() es muy útil cuando se trabaja con matrices y vectores en Python. Se puede utilizar para realizar cálculos sobre una gran cantidad de datos, como muestra el siguiente ejemplo:

Supongamos que tenemos los datos de ventas de un conjunto de tiendas durante varios meses, y queremos calcular el total de ventas por mes. Podemos almacenar estos datos en una matriz bidimensional, donde cada fila representa una tienda y cada columna representa un mes:

import numpy as np ventas = np.array([[1000, 2000, 3000], [1500, 2500, 3500], [2000, 3000, 4000]])

Para obtener el total de ventas por mes, simplemente tenemos que calcular la suma a lo largo del eje 0:

ventas_por_mes = np.sum(ventas, axis=0) print(ventas_por_mes) # Imprime [4500, 7500, 10500]

Conclusión

La función np.sum() es una herramienta muy útil para calcular la suma de elementos en un array de Numpy. Es fácil de usar y ofrece varios argumentos opcionales para personalizar el cálculo. Es especialmente útil cuando se trabaja con grandes cantidades de datos en matrices y vectores.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre np.sum() y sum()?

La función sum() es una función nativa de Python, que se utiliza para calcular la suma de elementos en una lista o cualquier otro objeto iterable. Por otro lado, np.sum() es una función de la librería Numpy, que se utiliza para calcular la suma de elementos en un array. La principal diferencia entre ambas funciones es que np.sum() es mucho más eficiente para trabajar con grandes cantidades de datos, especialmente cuando se utilizan matrices y vectores.

¿Se puede utilizar np.sum() con matrices de diferentes tamaños?

No, np.sum() sólo funciona con matrices y vectores del mismo tamaño y forma. Si se intenta utilizar np.sum() con matrices de diferentes tamaños, se producirá un error.

¿Qué tipo de datos se pueden utilizar con np.sum()?

np.sum() acepta cualquier tipo de dato que pueda ser sumado, como números enteros, números en coma flotante y booleanos. Si se utiliza una matriz o vector con diferentes tipos de datos, np.sum() intentará convertirlos a un tipo común antes de calcular la suma.