Python mxnet.ndarray.op.sum用法及代碼示例

用法:
mxnet.ndarray.op.sum(data=None, axis=_Null, keepdims=_Null, exclude=_Null, out=None, name=None, **kwargs)

參數：

data：(NDArray) - 輸入
axis：(Shape or None, optional, default=None) -沿其執行縮減的一個或多個軸。

默認值 axis=() 會將所有元素計算為形狀為 (1,) 的標量數組。

如果axis 是int，則在特定軸上執行縮減。

如果axis 是整數元組，則在元組中指定的所有軸上執行歸約。

如果exclude 為真，則將對不在軸中的軸執行歸約。

負值表示從右到左索引。
keepdims：(boolean, optional, default=0) - 如果設置為True，縮減的軸作為尺寸為一的維度留在結果中。
exclude：(boolean, optional, default=0) - 是否對不在軸上的軸執行縮減。
out：(NDArray, optional) - 輸出 NDArray 來保存結果。

out：- 此函數的輸出。

返回類型：

NDArray 或 NDArray 列表

計算給定軸上的數組元素的總和。

注意：

sum 和 sum_axis 是等價的。對於 csr 存儲類型的 ndarray，支持沿軸 0 和軸 1 求和。將 keepdims 或 exclude 設置為 True 將導致回退到密集運算符。

例子：

data = [[[1, 2], [2, 3], [1, 3]],
        [[1, 4], [4, 3], [5, 2]],
        [[7, 1], [7, 2], [7, 3]]]

sum(data, axis=1)
[[  4.   8.]
 [ 10.   9.]
 [ 21.   6.]]

sum(data, axis=[1,2])
[ 12.  19.  27.]

data = [[1, 2, 0],
        [3, 0, 1],
        [4, 1, 0]]

csr = cast_storage(data, 'csr')

sum(csr, axis=0)
[ 8.  3.  1.]

sum(csr, axis=1)
[ 3.  4.  5.]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.ndarray.op.sum。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

返回類型：

注意：