近似相等函数python的简单介绍

python安装sum库

1、Python中自带的sum函数

在Python中自带的函数中，它输入的对象可以是一个可迭代对象，比方说数组、列表，在使用的时候sum最多有两个参数，如果是一个参数的情况下，那么第一个参数是可迭代的，当有两个参数时，第二个参数只能是个数。举个例子：

sum([1,2,3],2) 运行结果：8 三个元素相加之后再加2sum((1,2,3)) 运行结果：6sum({1,2,3}) 运行结果：6

2、numpy中的sum函数

这里的sum函数就是我们平时用的，同样的可以是元组、数组、列表，在数组中，可以指定维度的相加，默认情况下axis=none，sum将所有的元素相加，举个例子：

1、当sum没有参数的时候，那么会将所有的元素相加；

2、如果axis参数等于0时，则是按列相加；

举个例子：

import numpy as np b=np.array([[3,7,6],[2,4,5]])print(b.sum(axis=0))

相当于是：

[[3,7,6], [2,4,5]]

每一列对应元素相加3+2,7+4,6+5

运行结果输出：

[5 11 11]

3、当axis参数等于1时，就是按行相加，例如：

import numpy as np b=np.array([[3,7,6],[2,4,5]])print(b.sum(axis=1))

运行结果输出为：

[16 11]

在上面的实例中，就相当于是3+7+6，2+4+5，即每一行的元素分别相加。

关于如何使用Python中的sum函数？Python中sum函数的多种用法的内容就分享到这里了，希望大家可以通过对这这篇文章的学习，掌握到更多sum函数的使用方法。

相关问答

Q1: python函数

参数match是正则表达式匹配后的结果，match.group(1)就是返回结果1。

import re

m = re.search('(^.+?)\n(.+?$)', 'print "111"\nprint "222"')

print m.group(1)#print "111"eval()一般是用来执行字符串代码，也就是命令注入。

其中的参数code：就是要执行的代码，比如print

"111"

其中的参数scope：是code执行范围的字典.

由于匹配的字符串代码经常有格式对齐等问题，所以加一个try

except来捕捉。

exec跟eval类似，可以执行代码，但是只是一个语法，没有返回值。

exec

code

in

scope就是执行code作用范围为scope字典

Q2: 用python写一个函数，可以判断两个数组是否环型相等。跪拜大佬帮忙解答一下？

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])

b = np.array([1,2,3])

print((a==b).all())

a = np.array([3,2,1])

b = np.array([1,2,3])

print((a==b).all())

可以用第三方库吧？ 抄的。再加上计数，随机数列表就行了。$ pythonpython 2.7.3 (default, mar 14 2014, 11:57:14) [gcc 4.7.2] on linux2type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. a = 1 b = 2 c = 2 d = 4 if a b == c d:... print "ok"... ok

Q3: python怎么比较两个字符串相等

可以直接使用python的内建函数cmp()：

s1='hello'

s2='hell'

s3='hello world'

s4='hello'

cmp(s1,s2)

#输出结果为1

cmp(s1,s3)

#输出结果为-1

cmp(s1,s4)

#输出结果为0

Q4: python中是否有用于计算两个字符串相似度的函数

linux环境下，没有首先安装python_Levenshtein，用法如下：

重点介绍几个该包中的几个计算字串相似度的几个函数实现。

1. Levenshtein.hamming(str1, str2)

计算汉明距离。要求str1和str2必须长度一致。是描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数。如

2. Levenshtein.distance(str1, str2)

计算编辑距离（也成Levenshtein距离）。是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数，在其中的操作包括插入、删除、替换。如

算法实现 参考动态规划整理：。

3. Levenshtein.ratio(str1, str2)

计算莱文斯坦比。计算公式 r = (sum - ldist) / sum, 其中sum是指str1 和 str2 字串的长度总和，ldist是类编辑距离

注意：这里的类编辑距离不是2中所说的编辑距离，2中三种操作中每个操作+1，而在此处，删除、插入依然+1，但是替换+2

这样设计的目的：ratio('a', 'c')，sum=2,按2中计算为（2-1）/2 = 0.5,’a','c'没有重合，显然不合算，但是替换操作+2，就可以解决这个问题。

4. Levenshtein.jaro(s1, s2)

计算jaro距离，

其中的m为s1, s2的匹配长度，当某位置的认为匹配 当该位置字符相同，或者在不超过

t是调换次数的一半

5. Levenshtein.jaro_winkler(s1, s2)

计算Jaro–Winkler距离

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