En esta lección aprendederás una forma eficiente de realizar sumas en matrices y arreglos multidimensionales en NumPy. Puedes realizar sumas de varias maneras, dependiendo de tus necesidades.
Suma de todos los elementos en un arreglo en NumPy
Puedes usar la función numpy.sum() para calcular la suma de todos los elementos en un arreglo. Aquí tienes un ejemplo:
import numpy as np # Crear un arreglo arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # Calcular la suma de todos los elementos suma_total = np.sum(arr) print(suma_total) # Output: 15
Suma a lo largo de un eje específico en NumPy
Cuando trabajas con arreglos multidimensionales, puedes especificar el eje a lo largo del cual deseas realizar la suma. Por ejemplo, si tienes una matriz bidimensional, puedes calcular la suma de las filas o las columnas por separado.
import numpy as np # Crear una matriz 2D matriz = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # Calcular la suma de las filas (eje 1) suma_filas = np.sum(matriz, axis=1) print(suma_filas) # Output: [6 15] # Calcular la suma de las columnas (eje 0) suma_columnas = np.sum(matriz, axis=0) print(suma_columnas) # Output: [5 7 9]
Suma acumulada en NumPy
NumPy también permite calcular la suma acumulada de elementos en un arreglo. Esto significa que en el resultado, cada elemento es la suma acumulada de todos los elementos anteriores en el arreglo.
import numpy as np # Crear un arreglo arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # Calcular la suma acumulada suma_acumulada = np.cumsum(arr) print(suma_acumulada) # Output: [ 1 3 6 10 15]
En este ejemplo, el primer elemento es 1, el segundo elemento es la suma de 1 y 2 (3), el tercer elemento es la suma de 1, 2 y 3 (6), y así sucesivamente.
