Somme des colonnes d'une matrice dans NumPy

1. Utilisez la fonction numpy.sum() pour trouver la somme des colonnes d’une matrice en Python
2. Utilisez la fonction numpy.einsum() pour trouver la somme des colonnes d’une matrice en Python
3. Utilisez la fonction numpy.dot() pour trouver la somme des colonnes d’une matrice en Python

Ce didacticiel présentera comment trouver la somme des éléments le long d’une colonne dans NumPy.

Nous calculerons la somme de la matrice suivante.

import numpy as np

a = np.arange(12).reshape(4, 3)
print(a)

Production:

[[ 0  1  2]
 [ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 9 10 11]]

Utilisez la fonction numpy.sum() pour trouver la somme des colonnes d’une matrice en Python

La fonction sum() calcule la somme de tous les éléments d’un tableau sur l’axe spécifié. Si nous spécifions l’axe comme 0, alors il calcule la somme sur les colonnes d’une matrice.

Le code suivant explique cela.

import numpy as np

a = np.arange(12).reshape(4, 3)
s = np.sum(a, axis=0)
print(s)

Production:

[18 22 26]

Cette méthode est la plus utilisée et la plus rapide de toutes les méthodes décrites dans ce didacticiel.

Utilisez la fonction numpy.einsum() pour trouver la somme des colonnes d’une matrice en Python

einsum() est une fonction utile mais compliquée dans NumPy. C’est difficile à expliquer car on peut trouver la somme de différentes manières en fonction de la condition. Nous pouvons l’utiliser pour calculer la somme des colonnes d’une matrice, comme indiqué ci-dessous.

import numpy as np

a = np.arange(12).reshape(4, 3)
s = np.einsum("ij->j", a)
print(s)

Production:

[18 22 26]

Le ij->j est l’indice de la fonction qui est utilisé pour spécifier que nous devons calculer la somme des colonnes du tableau.

Utilisez la fonction numpy.dot() pour trouver la somme des colonnes d’une matrice en Python

C’est une méthode non pertinente, mais il faut tout de même savoir qu’elle comprend la vaste utilisation de la fonction dot(). Si nous calculons le produit scalaire du tableau 2D avec un tableau à une seule ligne contenant seulement 1, nous obtenons la somme des colonnes de cette matrice.

Le code suivant implémente cela.

import numpy as np

a = np.arange(12).reshape(4, 3)
s = np.dot(a.T, np.ones(a.shape[0]))
print(s)

Production:

[18. 22. 26.]