我需要使用sum()函数来对列表中的值求和。请注意，这与使用for循环手动添加数字不同。我以为它会像下面这样简单，但我收到TypeError:'int'objectisnotcallable。numbers=[1,2,3]numsum=(sum(numbers))print(numsum)我查看了一些其他解决方案，这些解决方案涉及设置start参数、定义map或在sum()中包含for语法，但我没有这些变化的任何运气，并且无法弄清楚发生了什么。有人可以为我提供最简单的sum()示例，该示例将汇总一个列表，并解释为什么它会以这种方式完成？ 最佳答案
更新:在Tensorflow1.14.0中修复(可能更早，没有检查)更新:仍在Tensorflow1.7.0中发生更新:我写了一个协作笔记本，在google的gpu硬件上重现了这个bug:https://drive.google.com/file/d/13V87kSTyyFVMM7NoJNk9QTsCYS7FRbyz/view?usp=sharing更新:在这个问题的第一个修订版中错误地指责tf.gather之后，我现在将其缩小到tf.reduce_sum并结合占位符作为形状:tf.reduce_sum为形状取决于占位符的大张量生成零(仅在GPU上)。在向占位符batch_size(在
我正在学习tensorflow，我从tensorflow网站上拿起了以下代码。根据我的理解，axis=0代表行，axis=1代表列。他们如何获得评论中提到的输出？我已经根据我对##的想法提到了输出。importtensorflowastfx=tf.constant([[1,1,1],[1,1,1]])tf.reduce_sum(x,0)#[2,2,2]##[3,3]tf.reduce_sum(x,1)#[3,3]##[2,2,2]tf.reduce_sum(x,[0,1])#6##Didn'tunderstandatall. 最佳答案
我一直在尝试使用Cython，但遇到了以下特殊情况，其中数组上的求和函数所用时间是数组平均值所用时间的3倍。这是我的三个功能cpdefFLOAT_tcython_sum(cnp.ndarray[FLOAT_t,ndim=1]A):cdefdouble[:]x=Acdefdoublesum=0cdefunsignedintN=A.shape[0]foriinxrange(N):sum+=x[i]returnsumcpdefFLOAT_tcython_avg(cnp.ndarray[FLOAT_t,ndim=1]A):cdefdouble[:]x=Acdefdoublesum=0cdefu
当我想展开列表时，我找到了如下方式:>>>a=[[1,2],[3,4],[5,6]]>>>a[[1,2],[3,4],[5,6]]>>>sum(a,[])[1,2,3,4,5,6]我不知道这几行发生了什么，thedocumentation状态:sum(iterable[,start])Sumsstartandtheitemsofaniterablefromlefttorightandreturnsthetotal.startdefaultsto0.Theiterable'sitemsarenormallynumbers,andthestartvalueisnotallowedtobea
我了解数学上等效的算术运算如何由于数值错误(例如，以不同顺序求和float)而导致不同的结果。然而，令我惊讶的是，将零添加到sum会改变结果。我认为这始终适用于float，无论如何:x+0.==x.这是一个例子。我希望所有的行都完全为零。谁能解释一下为什么会这样？M=4#numberofrandomvaluesZ=4#numberofadditionalzerosforiinrange(20):a=np.random.rand(M)b=np.zeros(M+Z)b[:M]=aprinta.sum()-b.sum()-4.4408920985e-160.00.00.04.44089209
有没有一种简单快捷的方法来使用非整数值的sum()？所以我可以这样使用它:classFoo(object):def__init__(self,bar)self.bar=barmylist=[Foo(3),Foo(34),Foo(63),200]result=sum(mylist)#resultshouldbe300我尝试覆盖__add__和__int__等，但我还没有找到解决方案编辑:解决办法是实现:def__radd__(self,other):returnother+self.bar正如威尔在他的帖子中所建议的那样。但一如既往，条条大路通罗马，但我认为这是最好的解决方案，因为我的类
所以我有一个数据框df1，如下所示:ABC1foo12California2foo22California3bar8RhodeIsland4bar32RhodeIsland5baz15Ohio6baz26Ohio我想按列A分组，然后对列B求和，同时保留列C中的值。像这样的:ABC1foo34California2bar40RhodeIsland3baz41Ohio问题是，当我说df.groupby('A').sum()列C被移除，返回BAbar40baz41foo34当我分组和求和时，如何解决这个问题并保留列C？ 最佳答案 这样做的
是否可以使用listcomprehension模拟sum()之类的东西？?例如-我需要计算列表中所有元素的乘积:list=[1,2,3]product=[magic_hereforiinlist]#productisexpectedtobe6执行相同操作的代码:defproduct_of(input):result=1foriininput:result*=ireturnresult 最佳答案 没有；列表推导式生成一个与其输入一样长的列表。您将需要Python的其他功能工具之一(在这种情况下特别是reduce())到fold将序列转
这个问题在这里已经有了答案:Isthereanypythonicwaytocombinetwodicts(addingvaluesforkeysthatappearinboth)?(22个回答)关闭9年前。我正在尝试合并来自多台服务器的日志。每个日志都是一个元组列表(date、count)。date可能出现不止一次，我希望结果字典包含来自所有服务器的所有计数的总和。这是我的尝试，例如一些数据:fromcollectionsimportdefaultdicta=[("13.5",100)]b=[("14.5",100),("15.5",100)]c=[("15.5",100),("16.
