Найти сумму всех элементов матрицы питон

numpy.matrix.sum#

Returns the sum of the matrix elements, along the given axis.

Refer to numpy.sum for full documentation.

This is the same as ndarray.sum , except that where an ndarray would be returned, a matrix object is returned instead.

>>> x = np.matrix([[1, 2], [4, 3]]) >>> x.sum() 10 >>> x.sum(axis=1) matrix([[3], [7]]) >>> x.sum(axis=1, dtype='float') matrix([[3.], [7.]]) >>> out = np.zeros((2, 1), dtype='float') >>> x.sum(axis=1, dtype='float', out=np.asmatrix(out)) matrix([[3.], [7.]]) 

Источник

Сумма элементов матрицы

Напишите программу, которая вычисляет сумму элементов матрицы.

В первой строке записаны через пробел размеры матрицы: количество строк N и количество столбцов M ( 1 ≤ N , M ≤ 100 ). В следующих N строках записаны строки матрицы, в каждой – по M натуральных чисел, разделённых пробелами.

Программа должна вывести одно число – сумму элементов матрицы.

4 5
1 2 3 4 5
6 12 8 9 10
11 12 12 14 15
16 17 18 12 20

Сумма элементов матрицы
Задача. Напишите программу, которая вычисляет сумму элементов матрицы. Входные данные В.

Сумма элементов матрицы в блоках
Прочитать действительную А матрицу размером n x n. Для заданного m, такого, что n%m = 0, найти.

Сумма и количество положительных элементов матрицы
Неправильно считает сумму и количество положительных элементов матрицы( import numpy as np .

n = int(input()) m = int(input()) s = 0 for i in range(n * m): m = int(input()) s = s + m print(s)

Сообщение от Xiliatey

Traceback (most recent call last):
File «C:\Users\дом\Desktop\python\test.py», line 1, in
n = int(input())
ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘4 5’
>>>
ошибку переведете?

а затем что так условием задано. а если матрица будет 10000 Х 10000 вы так и будете 10000 цифр вводить ручками?

Добавлено через 10 минут

n,m = [int(i) for i in input().split()] sum_ = 0 for _ in range(n): line = input().split() for i in range(m): sum_ += int(line[i]) print(sum_)

n,m = map(int,input().split()) print(sum(sum(map(int,input().split())) for _ in range(n)))

n,m = [int(i) for i in input().split()] sum_ = 0 for _ in range(n): line = input().split() for i in range(m): sum_ += int(line[i]) print(sum_)

пользователь при вводе строки матрицы может ввести меньше, чем m чисел

n,m = map(int,input().split()) print(sum(sum(map(int,input().split())) for _ in range(n)))

переменная m после её ввода нигде не применяется.
Получается, что можно вводить матрицы с разными длинами строк.

Я не понимаю, как можно вводить именно m значений в строку матрицы, типа

list> = map (int, input (). split ())

Сообщение от Michael Myers66

В следующих N строках записаны строки матрицы, в каждой – по M натуральных чисел, разделённых пробелами.

N, M = map (int, input ().split ()) S = 0 for i in range (N) : T = input ().split () for t in T : S += int (t) print (S)

Сообщение от MSP_cyber

Вот именно! В питоне, как и в ряде других языков, это бессмысленно.
Просто такие задачи даются не под конкретный язык.
Например, в СИ это нужно. А тут нет. Вот и все! Поэтому m считывается «лишь бы куда-нибудь», ведь она дается во входящих данных.

ВОТ РЕШЕНИЕ КОМУ НУЖНО

n, m = list(map(int, input().split())) s = 0 for i in range(n): a = list(map(int,input().split())) s += sum(a) print(s)

если накосячил, пишите

Добавлено через 1 минуту
я решил, попробуй сдать)

iSmokeJC,
Спасибо огромное, замечательно точно сказано!

Добавлено через 37 минут
z0nGG,
очень красивое решение,
но опять же, хочу подчеркнуть, а при чем здесь m?
зачем мы его вводили?

Сообщение от MSP_cyber

Специально для вас, раз вам так сильно хочется её использовать. Будем считать, что тестирующая система коварна и может подать больше чем m чисел и сделаем так:

n, m = list(map(int, input().split())) s = 0 for i in range(n): a = list(map(int, input().split()))[:m] s += sum(a) print(s)

Эти контесты не сделаны онли для питона, т.к тогда она была бы разной для питона и для СИ.
Поэтому составители этой задачи не стали заморачиваться и просто добавили m.

Сообщение от MSP_cyber

Сообщение от MSP_cyber

Сообщение от iSmokeJC

Сообщение от MSP_cyber

а может и больше но тогда это будет совсем другая матрица и сумма чисел будет совсем другой то есть не досчитаем потому что чисел в строке будет больше чем m но код ошибок при этом не выдаст. есть конкретные входные данные под которые и требуется написать решение.

Сумма элементов матрицы, расположенных в области, определяемой индексами
Дана действительная матрица i, i = 1, . n. Получить действительную матрицу i, i = 1, . n.

Сумма и число положительных элементов матрицы над диагональю
Вычислить сумму и число положительных элементов матрицы, находящихся над главной диагональю.

Сумма четных элементов на главной диагонали квадратной матрицы
Задание: Напишите функцию, которая находит сумму четных элементов на главной диагонали квадратной.

Вывод на экран строки матрицы, сумма элементов которой наибольшая
Напишите программу, которая заполняет квадратную матрицу 5 на 5 элементов случайными целыми числами.

Выяснить является ли сумма элементов матрицы, расположенных над нулями, четным числом.
Помогите с решением. Дана матрица. Выяснить является ли сумма элементов, расположенных над нулями.

Источник

numpy.sum#

Axis or axes along which a sum is performed. The default, axis=None, will sum all of the elements of the input array. If axis is negative it counts from the last to the first axis.

If axis is a tuple of ints, a sum is performed on all of the axes specified in the tuple instead of a single axis or all the axes as before.

dtype dtype, optional

The type of the returned array and of the accumulator in which the elements are summed. The dtype of a is used by default unless a has an integer dtype of less precision than the default platform integer. In that case, if a is signed then the platform integer is used while if a is unsigned then an unsigned integer of the same precision as the platform integer is used.

out ndarray, optional

Alternative output array in which to place the result. It must have the same shape as the expected output, but the type of the output values will be cast if necessary.

keepdims bool, optional

If this is set to True, the axes which are reduced are left in the result as dimensions with size one. With this option, the result will broadcast correctly against the input array.

If the default value is passed, then keepdims will not be passed through to the sum method of sub-classes of ndarray , however any non-default value will be. If the sub-class’ method does not implement keepdims any exceptions will be raised.

initial scalar, optional

Starting value for the sum. See reduce for details.

Elements to include in the sum. See reduce for details.

An array with the same shape as a, with the specified axis removed. If a is a 0-d array, or if axis is None, a scalar is returned. If an output array is specified, a reference to out is returned.

Equivalent functionality of add .

Cumulative sum of array elements.

Integration of array values using the composite trapezoidal rule.

Arithmetic is modular when using integer types, and no error is raised on overflow.

The sum of an empty array is the neutral element 0:

For floating point numbers the numerical precision of sum (and np.add.reduce ) is in general limited by directly adding each number individually to the result causing rounding errors in every step. However, often numpy will use a numerically better approach (partial pairwise summation) leading to improved precision in many use-cases. This improved precision is always provided when no axis is given. When axis is given, it will depend on which axis is summed. Technically, to provide the best speed possible, the improved precision is only used when the summation is along the fast axis in memory. Note that the exact precision may vary depending on other parameters. In contrast to NumPy, Python’s math.fsum function uses a slower but more precise approach to summation. Especially when summing a large number of lower precision floating point numbers, such as float32 , numerical errors can become significant. In such cases it can be advisable to use dtype=”float64” to use a higher precision for the output.

>>> np.sum([0.5, 1.5]) 2.0 >>> np.sum([0.5, 0.7, 0.2, 1.5], dtype=np.int32) 1 >>> np.sum([[0, 1], [0, 5]]) 6 >>> np.sum([[0, 1], [0, 5]], axis=0) array([0, 6]) >>> np.sum([[0, 1], [0, 5]], axis=1) array([1, 5]) >>> np.sum([[0, 1], [np.nan, 5]], where=[False, True], axis=1) array([1., 5.]) 

If the accumulator is too small, overflow occurs:

>>> np.ones(128, dtype=np.int8).sum(dtype=np.int8) -128 

You can also start the sum with a value other than zero:

Источник

numpy.matmul#

A location into which the result is stored. If provided, it must have a shape that matches the signature (n,k),(k,m)->(n,m). If not provided or None, a freshly-allocated array is returned.

For other keyword-only arguments, see the ufunc docs .

New in version 1.16: Now handles ufunc kwargs

The matrix product of the inputs. This is a scalar only when both x1, x2 are 1-d vectors.

If the last dimension of x1 is not the same size as the second-to-last dimension of x2.

If a scalar value is passed in.

Complex-conjugating dot product.

Sum products over arbitrary axes.

Einstein summation convention.

alternative matrix product with different broadcasting rules.

The behavior depends on the arguments in the following way.

• If both arguments are 2-D they are multiplied like conventional matrices.
• If either argument is N-D, N > 2, it is treated as a stack of matrices residing in the last two indexes and broadcast accordingly.
• If the first argument is 1-D, it is promoted to a matrix by prepending a 1 to its dimensions. After matrix multiplication the prepended 1 is removed.
• If the second argument is 1-D, it is promoted to a matrix by appending a 1 to its dimensions. After matrix multiplication the appended 1 is removed.

matmul differs from dot in two important ways:

• Multiplication by scalars is not allowed, use * instead.
• Stacks of matrices are broadcast together as if the matrices were elements, respecting the signature (n,k),(k,m)->(n,m) :

>>> a = np.ones([9, 5, 7, 4]) >>> c = np.ones([9, 5, 4, 3]) >>> np.dot(a, c).shape (9, 5, 7, 9, 5, 3) >>> np.matmul(a, c).shape (9, 5, 7, 3) >>> # n is 7, k is 4, m is 3 

The matmul function implements the semantics of the @ operator introduced in Python 3.5 following PEP 465.

It uses an optimized BLAS library when possible (see numpy.linalg ).

For 2-D arrays it is the matrix product:

>>> a = np.array([[1, 0], . [0, 1]]) >>> b = np.array([[4, 1], . [2, 2]]) >>> np.matmul(a, b) array([[4, 1], [2, 2]]) 

For 2-D mixed with 1-D, the result is the usual.

>>> a = np.array([[1, 0], . [0, 1]]) >>> b = np.array([1, 2]) >>> np.matmul(a, b) array([1, 2]) >>> np.matmul(b, a) array([1, 2]) 

Broadcasting is conventional for stacks of arrays

>>> a = np.arange(2 * 2 * 4).reshape((2, 2, 4)) >>> b = np.arange(2 * 2 * 4).reshape((2, 4, 2)) >>> np.matmul(a,b).shape (2, 2, 2) >>> np.matmul(a, b)[0, 1, 1] 98 >>> sum(a[0, 1, :] * b[0 , :, 1]) 98 

Vector, vector returns the scalar inner product, but neither argument is complex-conjugated:

Scalar multiplication raises an error.

>>> np.matmul([1,2], 3) Traceback (most recent call last): . ValueError: matmul: Input operand 1 does not have enough dimensions . 

The @ operator can be used as a shorthand for np.matmul on ndarrays.

>>> x1 = np.array([2j, 3j]) >>> x2 = np.array([2j, 3j]) >>> x1 @ x2 (-13+0j) 

Источник