Python方法快速计算数据列总和

技巧，帮助您快速计算数据列总和。

()函数计算数据列的总和。

例如，如果我们有一个包含数字的列表，我们可以使用以下代码计算它们的总和

ums = [1, 3, 4, 5]ums)t(total)

输出结果为15

Py中广泛使用的数值计算库。它提供了一些方便的函数，可以帮助我们快速计算数据列总和。

Py库。可以使用以下命令在命令行中安装

stallumpy

安装完成后，我们可以使用以下代码计算数据列的总和

portumpyp

p.array([1, 3, 4, 5])p(data)t(total)

输出结果为15

Py还可以计算多维数组的总和。例如，如果我们有一个包含多个数据列的2D数组，我们可以使用以下代码计算每列的总和

portumpyp

p.array([[1, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])np(data, axis=0)tn_totals)

输出结果为[12 15 18]

在这个例子中，我们使用axis参数指定沿着哪个轴计算总和。axis=0表示计算每列的总和，而axis=1表示计算每行的总和。

das中广泛使用的数据分析和处理库。它提供了一些方便的函数，可以帮助我们快速计算数据列总和。

das库。可以使用以下命令在命令行中安装

stalldas

安装完成后，我们可以使用以下代码计算数据列的总和

portdas as pd

e({ '' [1, 3], 'B' [4, 5, 6], 'C' [7, 8, 9]} )n()tn_totals)

输出结果为

6

B 15

C 24t64

e()函数计算每列的总和，并返回一个包含每列总和的Series对象。

Pydase对象中每列的总和。根据数据的类型和计算需求，选择适当的方法可以提高计算效率和代码可读性。

声明：本文内容由网友自发贡献，本站不承担相应法律责任。对本内容有异议或投诉，请联系2913721942#qq.com核实处理，我们将尽快回复您，谢谢合作！