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哪种方法更快?为什么是np.sum(arr)而不是arr.sum()？

在Python中，np.sum(arr)和arr.sum()都可以用于计算数组arr的元素总和。然而，np.sum(arr)更常用，原因如下：

通用性和一致性： np.sum()是NumPy库中的一个通用函数，可以用于计算数组的元素总和，而不仅仅是一维数组。它可以适用于多维数组、矩阵和张量等不同类型的数组。相比之下，arr.sum()是数组对象的方法，只能用于一维数组，不适用于其他类型的数组。
性能优化： np.sum()在底层实现中使用了高效的C语言代码，通过优化算法和并行计算等技术，可以提供更快的计算速度。相比之下，arr.sum()是通过Python解释器执行的，速度相对较慢。

综上所述，np.sum(arr)更快是因为它具有更广泛的适用性和更高的性能优化。在使用NumPy库进行数组计算时，推荐使用np.sum()函数。在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的云服务器（CVM）来进行云计算任务，详情请参考腾讯云云服务器。

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从Numpy中的ascontiguousarray说起

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利用Numpy中的ascontiguousarray可以是数组在内存上连续，加速计算

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Numpy笔记-进阶篇

利用数组进行数据分析 np.where是三元表达式x if condition else y的矢量化版 In [169]: arr Out[169]: array([[-2.09280349e-01,...5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19]]) In [25]: arr.sum...() Out[25]: 190 In [26]: arr.sum(axis=1) Out[26]: array([ 6, 22, 38, 54, 70]) In [27]: arr.sum(axis...，而np.sort()方法生成的是数组的副本，两者都可以在多维数组任意一个轴向上排序。...，像一个在广场上行走的人一样，价格的下一步将走向哪里，是没有规律的。

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详解Python类与对象（上）

我们首先来举个简单的例子，动物是类，那狗、猫就是动物这个类的两个实例。属性：类似于变量，用来存储数据。方法：类似于函数，用来使用数据。例如，动物都会有毛发颜色（属性），发出叫声的能力（方法）。...（魔法方法）；第二种就是属性；第三种就是方法。...属性和方法在这里是看不出来的。...（2）__init__是构造函数，实例化（生成对象）的时候，也就是cat = Animal('cat', 'yellow')的时候，就会直接调用该方法。第一个参数必须为self，表示创建对象本身。...调用的时候是使用对象.方法，当然也可以用类.方法(对象)。例如，arr.sum()，np.sum( arr )是一样的效果。

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盘一盘 Python 系列特别篇 - 面向对象编程

# ndarray 的 methods arr.sum() 45 arr 所有元素加起来等于 45，因此用方法 sum 返回 45。对于 numpy ndarray，还有一种语法来调用其方法。...np.sum(arr) 45 两种调用是等价的，我们大概可以摸出一些规律。你看 np 是类，arr 是对象，那么可以抽象成一下两种等价调用。...对象.方法() 类.方法( 对象 ) 回想一下小节 1.3 里调用 sum 方法的语法 arr.sum() np.sum( arr ) 虽然第二种语法更符合类中的方法定义，但第一种语法更简洁些...子类 Manager 开发者是雇员，经理也是雇员。但经理可以管理开发者，因此它的构造函数 __init__ 有一个参数是 employee，初始值为 None。为什么不用空列表 [] 当初始值呢？...函数 issubclass(A, B) 是检查 A 是不是 B 的一个子类。

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数学和统计方法

(a,axis=0)) # 每行中的每个对应元素相加，返回一维数组 print('-'*30) print(np.sum(a,axis=1)) # 每列中的每个元素相加，返回一维数其中思路正好是反的：...• 行：每行对应一个样本数据 • 列：每列代表样本的一个特征数组对应到现实中的一种解释： • 对于机器学习、神经网络来说，不同列的量钢是相同的，收敛更快。...统计方法： np.sum(): 计算数组所有元素的和。 np.mean(): 计算数组所有元素的均值。 np.median(): 计算数组所有元素的中位数。...import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 数学方法示例 result_abs = np.abs(arr) print(result_abs...-0.7568025 -0.95892427] # 统计方法示例 result_sum = np.sum(arr) print(result_sum) # 输出：15 result_mean

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LinQ To Objects 高级查询方法

什么是LinQ To Objects？ ...Console.Write("最大值:"+ max); LinQ To Objects方法： Console.WriteLine("arr的最大值："+ arr.Max()); ...由此可以看出，LinQ To Objects是一种新的处理集合的方法，相对于旧方法中必须编写指定如何从集合检索数据的复杂的foreach循环，而LinQ方法只需要编写描述要检索的内容的声明性代码。...()); Console.WriteLine("arr的数组元素个数：" + arr.Count()); Console.WriteLine("arr的总和：" + arr.Sum())...p > 4); //方法体部分是该LingQ语句不在往后执行的条件，当第一次遇到条件成立时取剩下的所有数据 var result = arr.TakeWhile(p => p > 4); //方法体部分是该

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Numpy中的数学和统计方法

非聚合计算就是方法调用返回的结果是一个由中间结果组成的数组。 ?...▲聚合计算的方法 import numpy as np arr = np.random.randn(5,4)#正太分布数据 print("数组中元素求和：",arr.sum()) print("算术平均数...算术平均数： -0.142476218672 标准差和方差： 0.896244709803 0.803254579849 最大值和最小值： 1.95081773969 -1.87576739314 而cumsum...以及cumprod方法就是非聚合方法，它们返回的是由中间结果组成的一个数组，这样说有点不好理解，下面我使用小例子来具体的说明。...axis = 0的时候，知道它是从行的角度去考虑函数，那如果是一般的聚合计算的函数，如sum...它们返回的是一个向量，但是对于非聚合计算的函数，它们返回的数组的形状与原来数组的形状相同，它们每一行的值都是上一行值与本行值的和

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