[NumPy] 배열 요소 합 구하기: np.sum() 사용 및 설명

소개

  np.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False, initial=0, where=True)는 주어진 배열 a의 요소들의 합을 계산하는 함수로, 모든 요소 또는 특정 축(axis)을 따라 합을 구합니다. 이 함수는 데이터 처리, 수학적 연산, 통계 분석 등에서 자주 사용되며, 다양한 차원의 배열에서 유연하게 작동할 수 있습니다.

 

기본 사용법

import numpy as np

# 1차원 배열의 모든 요소의 합 계산
array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sum_array1 = np.sum(array1)

# 2차원 배열에서 특정 축(axis)별 합 계산
array2d = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
sum_axis0 = np.sum(array2d, axis=0)  # 열 기준 합
sum_axis1 = np.sum(array2d, axis=1)  # 행 기준 합

print("1D 배열의 합:", sum_array1)
print("2D 배열의 열별 합:", sum_axis0)
print("2D 배열의 행별 합:", sum_axis1)

상세 설명

• a: 합계를 구할 배열입니다. 다차원 배열도 허용되며, 모든 요소 또는 특정 축을 따라 합계를 계산합니다.
  
  • 예시: np.sum([1, 2, 3, 4, 5])는 배열의 모든 요소의 합을 계산하여 15를 반환합니다.
• axis (선택사항): 배열에서 합계를 구할 축을 지정합니다. axis=0은 열을 기준으로, axis=1은 행을 기준으로 합을 계산합니다.
  
  • 예시: np.sum(array2d, axis=0)은 각 열의 합을 계산하여 [9, 12]를 반환합니다.
• dtype (선택사항): 연산 결과의 데이터 타입을 명시적으로 설정할 수 있습니다. 기본값은 입력 배열의 데이터 타입을 따릅니다.
• out (선택사항): 결과를 저장할 배열을 지정할 수 있습니다. 입력 배열과 크기가 같아야 하며, 메모리를 절약하는 데 유용합니다.
• keepdims (선택사항): True로 설정하면 축을 따라 계산한 후에도 결과 배열의 차원을 유지합니다. 기본값은 False입니다.
• initial (선택사항): 계산을 시작할 초기 값을 설정할 수 있습니다. 기본값은 0입니다.
• where (선택사항): 조건에 따라 합계를 구할 요소를 지정합니다. 조건이 참인 요소만 계산에 포함됩니다.
• 활용
  
  • 데이터 분석 및 통계: 배열의 요소 합을 계산하여 데이터 분석이나 통계 처리에서 평균, 합계, 비율 계산 등에 유용합니다.
  • 다차원 배열 처리: 행렬 연산이나 다차원 배열의 요소별 합계를 구하여 과학적 계산, 머신러닝에서 필수적인 작업을 수행합니다.

 

라이센스

  NumPy는 BSD-3-Clause 라이센스를 따릅니다. 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있으며 상업적 목적으로도 사용할 수 있습니다. 라이센스와 저작권 정보는 NumPy의 공식 GitHub 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.

 

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