jax.numpy.sum#
- jax.numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False, initial=None, where=None, promote_integers=True)[source]#
沿给定轴计算数组元素的总和。
JAX 实现的
numpy.sum()
。- 参数:
a (ArrayLike) – 输入数组。
axis (Axis | None) – int 或数组,默认=None。沿其计算总和的轴。如果为 None,则沿所有轴计算总和。
dtype (DTypeLike | None | None) – 输出数组的类型。默认=None。
out (None | None) – JAX 未使用。
keepdims (bool) – bool,默认=False。如果为 True,则缩减后的轴将保留在结果中,大小为 1。
initial (ArrayLike | None | None) – int 或数组,默认=None。总和的初始值。
where (ArrayLike | None | None) – int 或数组,默认=None。用于求和的元素。数组应与输入广播兼容。
promote_integers (bool) – bool,默认=True。如果为 True,则整数输入将按照 numpy 的行为升级为最宽的可用的整数 dtype。如果为 False,则结果将具有与输入相同的 dtype。
promote_integers
如果指定了dtype
,则会被忽略。
- 返回:
沿给定轴的总和的数组。
- 返回类型:
另请参阅
jax.numpy.prod()
: 计算给定轴上数组元素的乘积。jax.numpy.max()
: 计算给定轴上数组元素的最大值。jax.numpy.min()
: 计算给定轴上数组元素的最小值。
示例
默认情况下,总和是沿所有轴计算的。
>>> x = jnp.array([[1, 3, 4, 2], ... [5, 2, 6, 3], ... [8, 1, 3, 9]]) >>> jnp.sum(x) Array(47, dtype=int32)
如果
axis=1
,则总和沿轴 1 计算。>>> jnp.sum(x, axis=1) Array([10, 16, 21], dtype=int32)
如果
keepdims=True
,则输出的ndim
等于输入的ndim
。>>> jnp.sum(x, axis=1, keepdims=True) Array([[10], [16], [21]], dtype=int32)
要在总和中仅包含特定元素,可以使用
where
。>>> where=jnp.array([[0, 0, 1, 0], ... [0, 0, 1, 1], ... [1, 1, 1, 0]], dtype=bool) >>> jnp.sum(x, axis=1, keepdims=True, where=where) Array([[ 4], [ 9], [12]], dtype=int32) >>> where=jnp.array([[False], ... [False], ... [False]]) >>> jnp.sum(x, axis=0, keepdims=True, where=where) Array([[0, 0, 0, 0]], dtype=int32)