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答: 在Python当中呢,有很多开源包,其中都有add这个API。
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在Numpy中 Add函数可以实现例如两个矩阵元素相加的效果,举例。
arr1 = np.array([[4, 4], [2, 2]]
)
arr2 = np.array([[3, 6], [2, 8]])
使用np.add(arr1,add2)即可将两个矩阵当中的对应元素相加;
其次add函数还可以用于集合set当中添加元素,举例子fruits = {"a", "b"},使用语句fruits.add("c")最终得到结果fruits = {"a", "b", "c"};
综上所述,为Python当中add函数的一些用法。
答: 把我们定义的普通数组转化为Numpy中的array类型,这样做的好处就在于可以使用该类型定义的多种数组方法,比如排序取其中的最大值或者最小值。我们就不需要从头开始实现,直接调用相关的API就行。
在数组和矩阵中使用sum: 对数组b和矩阵c,代码b.sum(),np.sum(b),c.sum(),np.sum(c)都能将b、c中的所有元素求和并返回单个数值。
但是对于二维数组b,代码b.sum(axis=0)指定对数组b对每列求和,b.sum(axis=1)是对每行求和,返回的都是一维数组(维度降了一维)。
而对应矩阵c,c.sum(axis=0)和c.sum(axis=1)也能实现对列和行的求和,但是返回结果仍是二维矩阵。
# 定义函数,arr 为数组,n 为数组长度,可作为备用参数,这里没有用到。
def _sum(arr,n):
# 使用内置的 sum 函数计算。
return(sum(arr))
# 调用函数
arr=[]
# 数组元素
arr = [12, 3, 4, 15]
# 计算数组元素的长度
n = len(arr)
ans = _sum(arr,n)
# 输出结果
print ('数组元素之和为',ans)
扩展资料:
python数组使用:
python 数组支持所有list操作,包括 .pop、.insert 和 .extend。另外,数组还提供从文件,读取和存入文件的更快的方法,列如如 .frombytes 和 .tofile,如下所示我们定义一个数组。
from array import arrayarr=array('d',(a for a in range(5)))print(arr)。
arr=array('d',(a for a in range(5))) 从这个代码中可以看出,一个数组的定义需要传入的不只是值还有类型。
可以是(must be c, b, B, u, h, H, i, I, l, L, f or d)。
你在函数里
加上global ARR
如果你想要为一个定义在函数外的变量赋值,那么你就得告诉Python这个变量名不是局部的,
而是 全局 的。我们使用global语句完成这一功能。没有global语句,是不可能为定义在函数外
的变量赋值的。
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