Hướng dẫn create sum function in python - tạo hàm tính tổng trong python

Question

Hàm

4.5
14.5

8 thêm các mục của một điều khác nhau và trả về tổng.

Nội dung chính Show

SUM () Cú pháp
sum () tham số
SUM () Giá trị trả về
Ví dụ: Hoạt động của Python Sum ()
SUM () SUM () trong Python là gì?
Bạn có thể gọi sum(iterable, start)56 với mức giảm hoặc gấp, sum(iterable, start)62 cùng với sum(iterable, start)63 làm đối số. Sau đó sum(iterable, start)56 sử dụng chức năng đầu vào để xử lý sum(iterable, start)63 và trả về một giá trị tích lũy duy nhất.
Đối số bắt buộc: sum(iterable, start)63
Nếu từ điển của bạn lưu trữ các số trong các giá trị của nó và bạn muốn tổng hợp các giá trị này thay vì các khóa, thì bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng numbers = [2.5, 3, 4, -5] # start parameter is not provided numbers_sum = sum(numbers) print(numbers_sum) # start = 10 numbers_sum = sum(numbers, 10) print(numbers_sum)03 giống như trong ví dụ numbers = [2.5, 3, 4, -5] # start parameter is not provided numbers_sum = sum(numbers) print(numbers_sum) # start = 10 numbers_sum = sum(numbers, 10) print(numbers_sum)02.
Bạn cũng có thể sử dụng 4.5 14.58 với danh sách hiểu như một đối số. Ở đây, một ví dụ tính toán tổng của các bình phương của một phạm vi giá trị:
Bạn cũng có thể sử dụng 4.5 14.58 với danh sách hiểu như một đối số. Ở đây, một ví dụ tính toán tổng của các bình phương của một phạm vi giá trị:
Tại đây, bạn cung cấp giá trị ban đầu là numbers = [2.5, 3, 4, -5] # start parameter is not provided numbers_sum = sum(numbers) print(numbers_sum) # start = 10 numbers_sum = sum(numbers, 10) print(numbers_sum)09 cho sum(iterable, start)87. Hiệu ứng ròng là 4.5 14.58 thêm giá trị này vào tổng tích lũy của các giá trị trong đầu vào. Lưu ý rằng bạn có thể cung cấp sum(iterable, start)87 như một đối số vị trí hoặc là đối số từ khóa. Tùy chọn thứ hai là cách rõ ràng hơn và dễ đọc hơn.
Tính toán tổng tích lũy
Tính toán giá trị trung bình của một mẫu
Một trường hợp sử dụng thực tế khác của 4.5 14.58 là sử dụng nó như một tính toán trung gian trước khi thực hiện các tính toán thêm. Ví dụ, giả sử bạn cần tính toán trung bình số học của một mẫu của các giá trị số. Giá trị trung bình số học, còn được gọi là trung bình, là tổng số của các giá trị chia cho số lượng giá trị hoặc điểm dữ liệu, trong mẫu.
Làm phẳng danh sách các danh sách
Nhưng hãy giữ! Bạn đã học được cách sử dụng 4.5 14.58 để nối các chuỗi trong hướng dẫn này. Bạn có thể sử dụng tính năng đó để làm phẳng danh sách các danh sách như bạn đã làm trong ví dụ trên không? Đúng! Đây là cách: làm thế nào:
Sử dụng numbers = [2.5, 3, 4, -5] # start parameter is not provided numbers_sum = sum(numbers) print(numbers_sum) # start = 10 numbers_sum = sum(numbers, 10) print(numbers_sum)83 có lẽ là cách dễ đọc và pythonic nhất để làm phẳng danh sách danh sách:
Phiên bản mới này của numbers = [2.5, 3, 4, -5] # start parameter is not provided numbers_sum = sum(numbers) print(numbers_sum) # start = 10 numbers_sum = sum(numbers, 10) print(numbers_sum)75 hiệu quả hơn và ít lãng phí hơn về mặt sử dụng bộ nhớ. Tuy nhiên, các toàn diện lồng nhau có thể là một thách thức để đọc và hiểu.
Dây nối với numbers = [2.5, 3, 4, -5] # start parameter is not provided numbers_sum = sum(numbers) print(numbers_sum) # start = 10 numbers_sum = sum(numbers, 10) print(numbers_sum)43
Sự kết luận
SUM () SUM () trong Python là gì?
Khi nào tôi có thể sử dụng sum () trong python?
Sum += ý tôi là gì trong Python?

Thí dụ

marks = [65, 71, 68, 74, 61]

# find sum of all marks
total_marks = sum(marks)
print(total_marks)

# Output: 339

SUM () Cú pháp

Cú pháp của hàm

4.5
14.5

8 là:

sum(iterable, start)

Hàm

4.5
14.5

8 thêm bắt đầu và các mục của số được cho là từ trái sang phải.

sum () tham số

Itable - Itable (danh sách, tuple, dict, vv). Các mục của ITBER có thể là số. - iterable (list, tuple, dict, etc). The items of the iterable should be numbers.
Bắt đầu (Tùy chọn) - Giá trị này được thêm vào tổng các mục của Itable. Giá trị mặc định của bắt đầu là 0 (nếu bị bỏ qua) (optional) - this value is added to the sum of items of the iterable. The default value of start is 0 (if omitted)

SUM () Giá trị trả về

4.5
14.5

8 Trả về tổng số bắt đầu và các mục của số lượng đã cho.

Ví dụ: Hoạt động của Python Sum ()

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

Đầu ra

4.5
14.5

Nếu bạn cần thêm các số điểm nổi với độ chính xác, thì bạn nên sử dụng

'string'.join(sequence)

2 thay thế.

Nếu bạn cần kết hợp các mục của các mục đã cho (các mục phải là chuỗi), thì bạn có thể sử dụng phương thức

'string'.join(sequence)

3.

'string'.join(sequence)

Truy cập trang này để tìm hiểu về, phương thức python tham gia () phương thức

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Tổng số trong danh sách được yêu cầu ở mọi nơi. Python cung cấp một tổng số hàm sẵn () tổng hợp các số trong danh sách. & Nbsp;

Syntax:

sum(iterable, start)  
iterable : iterable can be anything list , tuples or dictionaries ,
 but most importantly it should be numbers.
start : this start is added to the sum of 
numbers in the iterable. 
If start is not given in the syntax , it is assumed to be 0.

Có thể hai cú pháp:

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

Dưới đây là việc triển khai Python của SUM () & NBSP;

Python3

'string'.join(sequence)

4___

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

3

'string'.join(sequence)

5

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

5

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

6

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

7

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

8

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

3

25
35

0

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

3

'string'.join(sequence)

5

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

5

25
35

4

25
35

5

25
35

0

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

7

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

8

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

3

25
35

0

Output:

25
35

Lỗi và ngoại lệ

TypeError: Lỗi này được nêu trong trường hợp khi có bất cứ thứ gì khác ngoài các số trong danh sách. & NBSP;This error is raised in the case when there is anything other than numbers in the list.

Python3

Traceback (most recent call last):
  File "/home/23f0f6c9e022aa96d6c560a7eb4cf387.py", line 6, in 
    Sum = sum(arr)
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

1

'string'.join(sequence)

5

Traceback (most recent call last):
  File "/home/23f0f6c9e022aa96d6c560a7eb4cf387.py", line 6, in 
    Sum = sum(arr)
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

3

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

3

'string'.join(sequence)

5

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

5

Traceback (most recent call last):
  File "/home/23f0f6c9e022aa96d6c560a7eb4cf387.py", line 6, in 
    Sum = sum(arr)
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

7

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

7

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

8

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

3

25
35

0

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

3

'string'.join(sequence)

5

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

5

25
35

5

25
35

0

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

7

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

8

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

3

25
35

0

Lỗi runtime :

Traceback (most recent call last):
  File "/home/23f0f6c9e022aa96d6c560a7eb4cf387.py", line 6, in 
    Sum = sum(arr)
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

Vì vậy, danh sách phải chứa ứng dụng số lượng: Các vấn đề trong đó chúng tôi yêu cầu phải tính toán để thực hiện các hoạt động tiếp theo như tìm ra mức trung bình của các số. & NBSP; Practical Application: Problems where we require sum to be calculated to do further operations such as finding out the average of numbers.

Python3

'string'.join(sequence)

4___

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

3

'string'.join(sequence)

5

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

5

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

6

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

3

'string'.join(sequence)

5

sum(a)
a is the list , it adds up all the numbers in the 
list a and takes start to be 0, so returning 
only the sum of the numbers in the list.
sum(a, start)
this returns the sum of the list + start

5

25
35

4

25
35

5

25
35

0

Lỗi và ngoại lệ

Output:

Chức năng tích hợp của Python,

4.5
14.5

8 là một cách hiệu quả và pythonic để tổng hợp một danh sách các giá trị số. Thêm một số số lại với nhau là một bước trung gian phổ biến trong nhiều tính toán, vì vậy

4.5
14.5

8 là một công cụ khá tiện dụng cho một lập trình viên Python.

Là một trường hợp sử dụng bổ sung và thú vị, bạn có thể kết hợp các danh sách và bộ dữ liệu bằng cách sử dụng

4.5
14.5

8, có thể thuận tiện khi bạn cần làm phẳng danh sách danh sách.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách:

Tổng các giá trị số bằng tay bằng cách sử dụng các kỹ thuật và công cụ chunggeneral techniques and tools
Sử dụng Python từ
```
4.5
14.5
```
8 để thêm một số giá trị số một cách hiệu quảPython’s
4.5 14.5
8 to add several numeric values efficiently
Danh sách Concatenate và bộ dữ liệu với
4.5 14.5
8 with
```
4.5
14.5
```
8
Sử dụng
```
4.5
14.5
```
8 để tiếp cận các vấn đề tổng hợp phổ biếnsummation problems
Sử dụng các giá trị phù hợp cho các đối số
```
sum(iterable, start)
```
63 và
```
sum(iterable, start)
```
87 trong
```
4.5
14.5
```
8arguments in
```
4.5
14.5
```
8
Quyết định giữa
```
4.5
14.5
```
8 và các công cụ thay thế cho các đối tượng tổng hợp và concatenatealternative tools to sum and concatenate objects

Với kiến thức này, giờ đây bạn có thể thêm nhiều giá trị số lại với nhau theo cách pythonic, dễ đọc và hiệu quả.

SUM () SUM () trong Python là gì?

Hàm python sum () hàm sum () trả về một số, tổng của tất cả các mục trong một số không thể điều chỉnh được.

Khi nào tôi có thể sử dụng sum () trong python?

Sử dụng python's sum () để thêm một số giá trị số một cách hiệu quả. Danh sách concatenate và bộ dữ liệu với SUM () sử dụng SUM () để tiếp cận các vấn đề tổng hợp phổ biến. Sử dụng các giá trị phù hợp cho các đối số trong Sum ()

Sum += ý tôi là gì trong Python?

sum += i giống như. sum = sum + i; Bạn đang nói: Set Set Sum bằng với chính nó cộng với i. Có lý? Nó chỉ là ký hiệu ngắn hơn.summation problems.

Chức năng tích hợp của Python,

4.5
14.5

8 là một cách hiệu quả và pythonic để tổng hợp một danh sách các giá trị số. Thêm một số số lại với nhau là một bước trung gian phổ biến trong nhiều tính toán, vì vậy

4.5
14.5

8 là một công cụ khá tiện dụng cho một lập trình viên Python.

>>>

Là một trường hợp sử dụng bổ sung và thú vị, bạn có thể kết hợp các danh sách và bộ dữ liệu bằng cách sử dụng

4.5
14.5

8, có thể thuận tiện khi bạn cần làm phẳng danh sách danh sách.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách:

Bạn cũng có thể quấn vòng

sum(iterable, start)

42 trong một hàm. Bằng cách này, bạn có thể sử dụng lại mã cho các danh sách khác nhau:

>>>

sum(iterable, start)

1

Trong

sum(iterable, start)

48, bạn có thể sử dụng một số ít hơn, một danh sách các giá trị số, như một đối số và trả về tổng số của các giá trị trong danh sách đầu vào. Nếu danh sách đầu vào trống, thì hàm trả về

sum(iterable, start)

44. Vòng lặp

sum(iterable, start)

42 là cùng một vòng mà bạn đã thấy trước đây.

Bạn cũng có thể sử dụng đệ quy thay vì lặp. Recursion là một kỹ thuật lập trình chức năng trong đó một hàm được gọi trong định nghĩa riêng của nó. Nói cách khác, một hàm đệ quy tự gọi nó trong một vòng lặp:

>>>

sum(iterable, start)

2

Trong

sum(iterable, start)

48, bạn có thể sử dụng một số ít hơn, một danh sách các giá trị số, như một đối số và trả về tổng số của các giá trị trong danh sách đầu vào. Nếu danh sách đầu vào trống, thì hàm trả về

sum(iterable, start)

44. Vòng lặp

sum(iterable, start)

42 là cùng một vòng mà bạn đã thấy trước đây.base case that stops the recursion and a recursive case to call the function and start the implicit loop.

Bạn cũng có thể sử dụng đệ quy thay vì lặp. Recursion là một kỹ thuật lập trình chức năng trong đó một hàm được gọi trong định nghĩa riêng của nó. Nói cách khác, một hàm đệ quy tự gọi nó trong một vòng lặp:

Khi bạn xác định chức năng đệ quy, bạn có nguy cơ chạy vào một vòng lặp vô hạn. Để ngăn chặn điều này, bạn cần xác định cả trường hợp cơ sở dừng đệ quy và trường hợp đệ quy để gọi hàm và bắt đầu vòng lặp ngầm.

>>>

sum(iterable, start)

3

Trong

sum(iterable, start)

48, bạn có thể sử dụng một số ít hơn, một danh sách các giá trị số, như một đối số và trả về tổng số của các giá trị trong danh sách đầu vào. Nếu danh sách đầu vào trống, thì hàm trả về

sum(iterable, start)

44. Vòng lặp

sum(iterable, start)

42 là cùng một vòng mà bạn đã thấy trước đây.

Bạn cũng có thể sử dụng đệ quy thay vì lặp. Recursion là một kỹ thuật lập trình chức năng trong đó một hàm được gọi trong định nghĩa riêng của nó. Nói cách khác, một hàm đệ quy tự gọi nó trong một vòng lặp:

Khi bạn xác định chức năng đệ quy, bạn có nguy cơ chạy vào một vòng lặp vô hạn. Để ngăn chặn điều này, bạn cần xác định cả trường hợp cơ sở dừng đệ quy và trường hợp đệ quy để gọi hàm và bắt đầu vòng lặp ngầm.

Trong ví dụ trên, trường hợp cơ sở ngụ ý rằng tổng của danh sách không có độ dài là

sum(iterable, start)

44. Trường hợp đệ quy ngụ ý rằng tổng số là giá trị đầu tiên,

sum(iterable, start)

52, cộng với tổng của phần còn lại của các giá trị,

sum(iterable, start)

53. Bởi vì trường hợp đệ quy sử dụng một chuỗi ngắn hơn trên mỗi lần lặp, bạn dự kiến sẽ chạy vào trường hợp cơ sở khi

sum(iterable, start)

45 là một danh sách có độ dài bằng không. Kết quả cuối cùng, bạn nhận được tổng của tất cả các mục trong danh sách đầu vào của bạn,

sum(iterable, start)

45.

Một tùy chọn khác để tổng hợp danh sách các số trong Python là sử dụng

sum(iterable, start)

56 từ

sum(iterable, start)

57. Để có được tổng của một danh sách các số, bạn có thể vượt qua

sum(iterable, start)

58 hoặc hàm

sum(iterable, start)

59 thích hợp làm đối số đầu tiên cho

sum(iterable, start)

56:

Bạn có thể gọi sum(iterable, start)56 với mức giảm hoặc gấp, sum(iterable, start)62 cùng với sum(iterable, start)63 làm đối số. Sau đó sum(iterable, start)56 sử dụng chức năng đầu vào để xử lý sum(iterable, start)63 và trả về một giá trị tích lũy duy nhất.

Trong ví dụ đầu tiên, hàm giảm là

sum(iterable, start)

66, lấy hai số và thêm chúng lại với nhau. Kết quả cuối cùng là tổng của các số trong đầu vào

sum(iterable, start)

63. Như một nhược điểm,

sum(iterable, start)

56 đã tăng

sum(iterable, start)

69 khi bạn gọi nó với một

sum(iterable, start)

63 trống rỗng.

Trong ví dụ thứ hai, hàm giảm là hàm

sum(iterable, start)

59 trả về việc bổ sung hai số.

Vì các tổng như thế này là phổ biến trong lập trình, mã hóa một hàm mới mỗi khi bạn cần tổng hợp một số số là rất nhiều công việc lặp đi lặp lại. Ngoài ra, sử dụng

sum(iterable, start)

56 là giải pháp dễ đọc nhất có sẵn cho bạn.

>>>

sum(iterable, start)

4

Python cung cấp một chức năng tích hợp chuyên dụng để giải quyết vấn đề này. Hàm được gọi là

4.5
14.5

8 một cách thuận tiện. Vì nó là một chức năng tích hợp, bạn có thể sử dụng nó trực tiếp trong mã của mình mà không cần nhập bất cứ thứ gì.

Bắt đầu với Python từ

4.5
14.5

8

Khả năng đọc là một trong những nguyên tắc quan trọng nhất đằng sau triết lý Python. Trực quan hóa những gì bạn đang yêu cầu một vòng lặp làm khi tổng hợp một danh sách các giá trị. Bạn muốn nó lặp qua một số số, tích lũy chúng trong một biến trung gian và trả lại tổng cuối cùng. Tuy nhiên, có lẽ bạn có thể tưởng tượng một phiên bản tổng kết dễ đọc hơn mà không cần một vòng lặp. Bạn muốn Python lấy một số số và tổng hợp chúng lại với nhau. is a required argument that can hold any Python iterable. The iterable typically contains numeric values but can also contain lists or tuples.
Bây giờ hãy nghĩ về cách
sum(iterable, start)
56 không tổng kết. Sử dụng
sum(iterable, start)
56 được cho là ít dễ đọc hơn và ít đơn giản hơn so với thậm chí giải pháp dựa trên vòng lặp. is an optional argument that can hold an initial value. This value is then added to the final result. It defaults to
```
sum(iterable, start)
```
44.

Đây là lý do tại sao Python 2.3 đã thêm

4.5
14.5

8 như một hàm tích hợp để cung cấp một giải pháp pythonic cho vấn đề tổng kết. Alex Martelli đã đóng góp chức năng, ngày nay là cú pháp ưa thích để tổng hợp danh sách các giá trị:

Ồ! Điều đó gọn gàng, có phải là nó không? Nó đọc giống như tiếng Anh đơn giản và truyền đạt rõ ràng hành động mà bạn đang thực hiện trong danh sách đầu vào. Sử dụng

4.5
14.5

8 dễ đọc hơn vòng lặp

sum(iterable, start)

42 hoặc cuộc gọi

sum(iterable, start)

56. Không giống như

sum(iterable, start)

56,

4.5
14.5

8 không tăng

sum(iterable, start)

69 khi bạn cung cấp một khoảng trống có thể trống. Thay vào đó, nó có thể trả lại một cách dễ hiểu

sum(iterable, start)

44.

Đối số bắt buộc: sum(iterable, start)63

Chấp nhận bất kỳ python nào có thể thay đổi như lập luận đầu tiên của nó làm cho

4.5
14.5

8 chung, tái sử dụng và đa hình. Vì tính năng này, bạn có thể sử dụng

4.5
14.5

8 với danh sách, bộ dữ liệu, bộ, đối tượng

sum(iterable, start)

99 và từ điển:

>>>

sum(iterable, start)

5

Trong tất cả các ví dụ này,

4.5
14.5

8 tính tổng số học của tất cả các giá trị trong đầu vào có thể đánh giá cao bất kể loại của chúng. Trong hai ví dụ từ điển, cả hai gọi đến

4.5
14.5

8 trả về tổng các khóa của từ điển đầu vào. Ví dụ đầu tiên tổng hợp các khóa theo mặc định và ví dụ thứ hai tổng hợp các khóa do cuộc gọi

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

02 trên từ điển đầu vào.

Nếu từ điển của bạn lưu trữ các số trong các giá trị của nó và bạn muốn tổng hợp các giá trị này thay vì các khóa, thì bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

03 giống như trong ví dụ

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

02.

Bạn cũng có thể sử dụng

4.5
14.5

8 với danh sách hiểu như một đối số. Ở đây, một ví dụ tính toán tổng của các bình phương của một phạm vi giá trị:

>>>

sum(iterable, start)

6

Trong tất cả các ví dụ này,

4.5
14.5

8 tính tổng số học của tất cả các giá trị trong đầu vào có thể đánh giá cao bất kể loại của chúng. Trong hai ví dụ từ điển, cả hai gọi đến

4.5
14.5

8 trả về tổng các khóa của từ điển đầu vào. Ví dụ đầu tiên tổng hợp các khóa theo mặc định và ví dụ thứ hai tổng hợp các khóa do cuộc gọi

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

02 trên từ điển đầu vào.

>>>

sum(iterable, start)

7

Trong tất cả các ví dụ này,

4.5
14.5

8 tính tổng số học của tất cả các giá trị trong đầu vào có thể đánh giá cao bất kể loại của chúng. Trong hai ví dụ từ điển, cả hai gọi đến

4.5
14.5

8 trả về tổng các khóa của từ điển đầu vào. Ví dụ đầu tiên tổng hợp các khóa theo mặc định và ví dụ thứ hai tổng hợp các khóa do cuộc gọi

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

02 trên từ điển đầu vào.

Nếu từ điển của bạn lưu trữ các số trong các giá trị của nó và bạn muốn tổng hợp các giá trị này thay vì các khóa, thì bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng numbers = [2.5, 3, 4, -5] # start parameter is not provided numbers_sum = sum(numbers) print(numbers_sum) # start = 10 numbers_sum = sum(numbers, 10) print(numbers_sum)03 giống như trong ví dụ numbers = [2.5, 3, 4, -5] # start parameter is not provided numbers_sum = sum(numbers) print(numbers_sum) # start = 10 numbers_sum = sum(numbers, 10) print(numbers_sum)02.

Bạn cũng có thể sử dụng

4.5
14.5

8 với danh sách hiểu như một đối số. Ở đây, một ví dụ tính toán tổng của các bình phương của một phạm vi giá trị:

>>>

sum(iterable, start)

8

Trong tất cả các ví dụ này,

4.5
14.5

8 tính tổng số học của tất cả các giá trị trong đầu vào có thể đánh giá cao bất kể loại của chúng. Trong hai ví dụ từ điển, cả hai gọi đến

4.5
14.5

8 trả về tổng các khóa của từ điển đầu vào. Ví dụ đầu tiên tổng hợp các khóa theo mặc định và ví dụ thứ hai tổng hợp các khóa do cuộc gọi

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

02 trên từ điển đầu vào.

Nếu từ điển của bạn lưu trữ các số trong các giá trị của nó và bạn muốn tổng hợp các giá trị này thay vì các khóa, thì bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

03 giống như trong ví dụ

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

02.

Bạn cũng có thể sử dụng 4.5 14.58 với danh sách hiểu như một đối số. Ở đây, một ví dụ tính toán tổng của các bình phương của một phạm vi giá trị:

Python 2.4 đã thêm biểu thức máy phát vào ngôn ngữ. Một lần nữa,

4.5
14.5

8 hoạt động như mong đợi khi bạn sử dụng biểu thức máy phát làm đối số:

Ví dụ này cho thấy một trong những kỹ thuật pythonic nhất để tiếp cận vấn đề tổng kết. Nó cung cấp một giải pháp thanh lịch, có thể đọc được và hiệu quả trong một dòng mã duy nhất.

>>>

sum(iterable, start)

9

Trong tất cả các ví dụ này,

4.5
14.5

8 tính tổng số học của tất cả các giá trị trong đầu vào có thể đánh giá cao bất kể loại của chúng. Trong hai ví dụ từ điển, cả hai gọi đến

4.5
14.5

8 trả về tổng các khóa của từ điển đầu vào. Ví dụ đầu tiên tổng hợp các khóa theo mặc định và ví dụ thứ hai tổng hợp các khóa do cuộc gọi

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

02 trên từ điển đầu vào.floating-point numbers. It’s worth noting the function’s behavior when you use the special symbols

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

24 and

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

25 in the calls

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

26 and

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)

print(numbers_sum)
# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

27. The first symbol represents an infinite value, so

4.5
14.5

8 returns

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

24. The second symbol represents NaN (not a number) values. Since you can’t add numbers with non-numbers, you get

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

25 as a result.

Nếu từ điển của bạn lưu trữ các số trong các giá trị của nó và bạn muốn tổng hợp các giá trị này thay vì các khóa, thì bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

03 giống như trong ví dụ

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

02.

Bạn cũng có thể sử dụng 4.5 14.58 với danh sách hiểu như một đối số. Ở đây, một ví dụ tính toán tổng của các bình phương của một phạm vi giá trị:

Python 2.4 đã thêm biểu thức máy phát vào ngôn ngữ. Một lần nữa,

4.5
14.5

8 hoạt động như mong đợi khi bạn sử dụng biểu thức máy phát làm đối số:

>>>

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

0

Ví dụ này cho thấy một trong những kỹ thuật pythonic nhất để tiếp cận vấn đề tổng kết. Nó cung cấp một giải pháp thanh lịch, có thể đọc được và hiệu quả trong một dòng mã duy nhất.

Đối số tùy chọn:

sum(iterable, start)

87

>>>

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

1

Đối số thứ hai và tùy chọn,

sum(iterable, start)

87, cho phép bạn cung cấp một giá trị để khởi tạo quá trình tổng. Đối số này rất tiện dụng khi bạn cần xử lý các giá trị tích lũy theo tuần tự:

Tại đây, bạn cung cấp giá trị ban đầu là numbers = [2.5, 3, 4, -5] # start parameter is not provided numbers_sum = sum(numbers) print(numbers_sum) # start = 10 numbers_sum = sum(numbers, 10) print(numbers_sum)09 cho sum(iterable, start)87. Hiệu ứng ròng là 4.5 14.58 thêm giá trị này vào tổng tích lũy của các giá trị trong đầu vào. Lưu ý rằng bạn có thể cung cấp sum(iterable, start)87 như một đối số vị trí hoặc là đối số từ khóa. Tùy chọn thứ hai là cách rõ ràng hơn và dễ đọc hơn.

Nếu bạn không cung cấp giá trị cho

sum(iterable, start)

87, thì nó mặc định là

sum(iterable, start)

44. Giá trị mặc định của

sum(iterable, start)

44 đảm bảo hành vi dự kiến trả lại tổng số của các giá trị đầu vào.

Tổng giá trị số

Bạn cũng sẽ học được rằng

4.5
14.5

8 có thể hữu ích khi bạn làm việc với các danh sách và bộ dữ liệu. Một ví dụ đặc biệt mà bạn sẽ xem là khi bạn cần làm phẳng danh sách các danh sách.

Tính toán tổng tích lũy

Ví dụ đầu tiên mà bạn mã hóa phải làm với cách tận dụng đối số

sum(iterable, start)

87 để tổng hợp các danh sách tích lũy của các giá trị số.

Giả sử bạn đang phát triển một hệ thống để quản lý doanh số của một sản phẩm nhất định tại một số điểm bán hàng khác nhau. Mỗi ngày, bạn nhận được một báo cáo đơn vị bán từ mỗi điểm bán. Bạn cần tính toán một cách có hệ thống số tiền tích lũy để biết có bao nhiêu đơn vị mà toàn bộ công ty được bán trong tuần. Để giải quyết vấn đề này, bạn có thể sử dụng

4.5
14.5

8:

>>>

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

2

Bằng cách sử dụng

sum(iterable, start)

87, bạn đặt giá trị ban đầu để khởi tạo tổng, cho phép bạn thêm các đơn vị liên tiếp vào phần phụ được tính toán trước đó. Vào cuối tuần, bạn sẽ có tổng số lượng đơn vị bán của công ty.

Tính toán giá trị trung bình của một mẫu

Một trường hợp sử dụng thực tế khác của

4.5
14.5

8 là sử dụng nó như một tính toán trung gian trước khi thực hiện các tính toán thêm. Ví dụ, giả sử bạn cần tính toán trung bình số học của một mẫu của các giá trị số. Giá trị trung bình số học, còn được gọi là trung bình, là tổng số của các giá trị chia cho số lượng giá trị hoặc điểm dữ liệu, trong mẫu.average, is the total sum of the values divided by the number of values, or data points, in the sample.

Nếu bạn có mẫu [2, 3, 4, 2, 3, 6, 4, 2] và bạn muốn tính toán trung bình số học bằng tay, thì bạn có thể giải quyết hoạt động này:

(2 + 3 + 4 + 2 + 3 + 6 + 4 + 2) / 8 = 3.25

Nếu bạn muốn tăng tốc độ này bằng cách sử dụng Python, bạn có thể chia nó thành hai phần. Phần đầu tiên của tính toán này, nơi bạn đang thêm các số cùng nhau, là một nhiệm vụ cho

4.5
14.5

8. Phần tiếp theo của thao tác, nơi bạn chia cho 8, sử dụng số lượng số trong mẫu của bạn. Để tính toán ước số của bạn, bạn có thể sử dụng

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

54:

>>>

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

3

Bằng cách sử dụng

sum(iterable, start)

87, bạn đặt giá trị ban đầu để khởi tạo tổng, cho phép bạn thêm các đơn vị liên tiếp vào phần phụ được tính toán trước đó. Vào cuối tuần, bạn sẽ có tổng số lượng đơn vị bán của công ty.

Tính toán giá trị trung bình của một mẫu

>>>

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

4

Bằng cách sử dụng

sum(iterable, start)

87, bạn đặt giá trị ban đầu để khởi tạo tổng, cho phép bạn thêm các đơn vị liên tiếp vào phần phụ được tính toán trước đó. Vào cuối tuần, bạn sẽ có tổng số lượng đơn vị bán của công ty.

Tính toán giá trị trung bình của một mẫu

Một trường hợp sử dụng thực tế khác của 4.5 14.58 là sử dụng nó như một tính toán trung gian trước khi thực hiện các tính toán thêm. Ví dụ, giả sử bạn cần tính toán trung bình số học của một mẫu của các giá trị số. Giá trị trung bình số học, còn được gọi là trung bình, là tổng số của các giá trị chia cho số lượng giá trị hoặc điểm dữ liệu, trong mẫu.

Nếu bạn có mẫu [2, 3, 4, 2, 3, 6, 4, 2] và bạn muốn tính toán trung bình số học bằng tay, thì bạn có thể giải quyết hoạt động này:

(2 + 3 + 4 + 2 + 3 + 6 + 4 + 2) / 8 = 3.25

Nếu bạn muốn tăng tốc độ này bằng cách sử dụng Python, bạn có thể chia nó thành hai phần. Phần đầu tiên của tính toán này, nơi bạn đang thêm các số cùng nhau, là một nhiệm vụ cho

4.5
14.5

8. Phần tiếp theo của thao tác, nơi bạn chia cho 8, sử dụng số lượng số trong mẫu của bạn. Để tính toán ước số của bạn, bạn có thể sử dụng

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

54:

>>>

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

5

Bằng cách sử dụng

sum(iterable, start)

87, bạn đặt giá trị ban đầu để khởi tạo tổng, cho phép bạn thêm các đơn vị liên tiếp vào phần phụ được tính toán trước đó. Vào cuối tuần, bạn sẽ có tổng số lượng đơn vị bán của công ty.

Tính toán giá trị trung bình của một mẫu

Một trường hợp sử dụng thực tế khác của

4.5
14.5

8 là sử dụng nó như một tính toán trung gian trước khi thực hiện các tính toán thêm. Ví dụ, giả sử bạn cần tính toán trung bình số học của một mẫu của các giá trị số. Giá trị trung bình số học, còn được gọi là trung bình, là tổng số của các giá trị chia cho số lượng giá trị hoặc điểm dữ liệu, trong mẫu.

>>>

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)

print(numbers_sum)

6

Bằng cách sử dụng

sum(iterable, start)

87, bạn đặt giá trị ban đầu để khởi tạo tổng, cho phép bạn thêm các đơn vị liên tiếp vào phần phụ được tính toán trước đó. Vào cuối tuần, bạn sẽ có tổng số lượng đơn vị bán của công ty.

Tính toán giá trị trung bình của một mẫu

Làm phẳng danh sách các danh sách

Làm phẳng danh sách các danh sách là một nhiệm vụ phổ biến trong Python. Giả sử bạn có một danh sách các danh sách và cần phải làm phẳng nó vào một danh sách duy nhất chứa tất cả các mục từ các danh sách lồng nhau ban đầu. Bạn có thể sử dụng bất kỳ cách tiếp cận nào để làm phẳng danh sách trong Python. Ví dụ: bạn có thể sử dụng vòng lặp

sum(iterable, start)

42, như trong mã sau:

>>>

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

7

Bên trong

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

75, vòng lặp lặp lại trên tất cả các danh sách lồng nhau có trong

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

76. Sau đó, nó kết hợp chúng trong

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

77 bằng cách sử dụng một hoạt động gán tăng cường (

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

78). Kết quả là, bạn nhận được một danh sách phẳng với tất cả các mục từ các danh sách lồng nhau ban đầu.

Nhưng hãy giữ! Bạn đã học được cách sử dụng

4.5
14.5

8 để nối các chuỗi trong hướng dẫn này. Bạn có thể sử dụng tính năng đó để làm phẳng danh sách các danh sách như bạn đã làm trong ví dụ trên không? Đúng! Đây là cách: làm thế nào:

>>>

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

8

Bên trong

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

75, vòng lặp lặp lại trên tất cả các danh sách lồng nhau có trong

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

76. Sau đó, nó kết hợp chúng trong

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

77 bằng cách sử dụng một hoạt động gán tăng cường (

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

78). Kết quả là, bạn nhận được một danh sách phẳng với tất cả các mục từ các danh sách lồng nhau ban đầu.

Nhưng hãy giữ! Bạn đã học được cách sử dụng

4.5
14.5

8 để nối các chuỗi trong hướng dẫn này. Bạn có thể sử dụng tính năng đó để làm phẳng danh sách các danh sách như bạn đã làm trong ví dụ trên không? Đúng! Đây là cách: làm thế nào:

>>>

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

9

Bên trong

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

75, vòng lặp lặp lại trên tất cả các danh sách lồng nhau có trong

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

76. Sau đó, nó kết hợp chúng trong

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

77 bằng cách sử dụng một hoạt động gán tăng cường (

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

78). Kết quả là, bạn nhận được một danh sách phẳng với tất cả các mục từ các danh sách lồng nhau ban đầu.

Nhưng hãy giữ! Bạn đã học được cách sử dụng

4.5
14.5

8 để nối các chuỗi trong hướng dẫn này. Bạn có thể sử dụng tính năng đó để làm phẳng danh sách các danh sách như bạn đã làm trong ví dụ trên không? Đúng! Đây là cách: làm thế nào:

>>>

4.5
14.5

0

Bên trong

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

75, vòng lặp lặp lại trên tất cả các danh sách lồng nhau có trong

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

76. Sau đó, nó kết hợp chúng trong

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

77 bằng cách sử dụng một hoạt động gán tăng cường (

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

78). Kết quả là, bạn nhận được một danh sách phẳng với tất cả các mục từ các danh sách lồng nhau ban đầu.

Nhưng hãy giữ! Bạn đã học được cách sử dụng 4.5 14.58 để nối các chuỗi trong hướng dẫn này. Bạn có thể sử dụng tính năng đó để làm phẳng danh sách các danh sách như bạn đã làm trong ví dụ trên không? Đúng! Đây là cách: làm thế nào:

Nó thật nhanh! Một dòng mã duy nhất và

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

80 hiện là một danh sách phẳng. Tuy nhiên, sử dụng

4.5
14.5

8 dường như không phải là giải pháp nhanh nhất.

Một nhược điểm quan trọng của bất kỳ giải pháp nào ngụ ý sự kết hợp là đằng sau hậu trường, mọi bước trung gian đều tạo ra một danh sách mới. Điều này có thể khá lãng phí về mặt sử dụng bộ nhớ. Danh sách cuối cùng được trả lại chỉ là danh sách được tạo gần đây nhất trong số tất cả các danh sách được tạo ra ở mỗi vòng kết nối. Thay vào đó, sử dụng danh sách hiểu biết rằng bạn tạo và trả về chỉ một danh sách:

Phiên bản mới này của

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

75 hiệu quả hơn và ít lãng phí hơn về mặt sử dụng bộ nhớ. Tuy nhiên, các toàn diện lồng nhau có thể là một thách thức để đọc và hiểu.

Sử dụng numbers = [2.5, 3, 4, -5] # start parameter is not provided numbers_sum = sum(numbers) print(numbers_sum) # start = 10 numbers_sum = sum(numbers, 10) print(numbers_sum)83 có lẽ là cách dễ đọc và pythonic nhất để làm phẳng danh sách danh sách:

Trong phiên bản

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)

print(numbers_sum)

75 này, ai đó đang đọc mã của bạn có thể thấy rằng chức năng lặp lại trên mỗi

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

85 trong

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

76. Bên trong vòng

sum(iterable, start)

42 đầu tiên này, nó lặp lại trên mỗi

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

88 trong

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

85 để cuối cùng đưa ra danh sách

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

77 mới với

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

83. Giống như sự hiểu biết từ trước đó, giải pháp này chỉ tạo ra một danh sách trong quy trình. Một lợi thế của giải pháp này là nó rất dễ đọc.

Sử dụng các lựa chọn thay thế cho

4.5
14.5

8

>>>

4.5
14.5

1

Bên trong

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

75, vòng lặp lặp lại trên tất cả các danh sách lồng nhau có trong

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

76. Sau đó, nó kết hợp chúng trong

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

77 bằng cách sử dụng một hoạt động gán tăng cường (

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

78). Kết quả là, bạn nhận được một danh sách phẳng với tất cả các mục từ các danh sách lồng nhau ban đầu.

>>>

4.5
14.5

2

Nhưng hãy giữ! Bạn đã học được cách sử dụng

4.5
14.5

8 để nối các chuỗi trong hướng dẫn này. Bạn có thể sử dụng tính năng đó để làm phẳng danh sách các danh sách như bạn đã làm trong ví dụ trên không? Đúng! Đây là cách: làm thế nào:

>>>

4.5
14.5

3

Nó thật nhanh! Một dòng mã duy nhất và

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

80 hiện là một danh sách phẳng. Tuy nhiên, sử dụng

4.5
14.5

8 dường như không phải là giải pháp nhanh nhất.

>>>

4.5
14.5

4

Một nhược điểm quan trọng của bất kỳ giải pháp nào ngụ ý sự kết hợp là đằng sau hậu trường, mọi bước trung gian đều tạo ra một danh sách mới. Điều này có thể khá lãng phí về mặt sử dụng bộ nhớ. Danh sách cuối cùng được trả lại chỉ là danh sách được tạo gần đây nhất trong số tất cả các danh sách được tạo ra ở mỗi vòng kết nối. Thay vào đó, sử dụng danh sách hiểu biết rằng bạn tạo và trả về chỉ một danh sách:

Phiên bản mới này của numbers = [2.5, 3, 4, -5] # start parameter is not provided numbers_sum = sum(numbers) print(numbers_sum) # start = 10 numbers_sum = sum(numbers, 10) print(numbers_sum)75 hiệu quả hơn và ít lãng phí hơn về mặt sử dụng bộ nhớ. Tuy nhiên, các toàn diện lồng nhau có thể là một thách thức để đọc và hiểu.

Sử dụng

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

83 có lẽ là cách dễ đọc và pythonic nhất để làm phẳng danh sách danh sách:

>>>

4.5
14.5

5

Khi bạn gọi

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

97, bạn sẽ nhận được một trình lặp của các mục từ các vòng lặp đầu vào. Trong ví dụ này, bạn truy cập các mục liên tiếp từ

sum(iterable, start)

45 bằng cách sử dụng

4.5
14.5

21. Nếu bạn muốn làm việc với một danh sách thay thế, thì bạn có thể sử dụng

4.5
14.5

22 để tiêu thụ trình lặp và trả về danh sách Python thông thường.

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

97 cũng là một lựa chọn tốt để làm phẳng danh sách các danh sách trong Python:

>>>

4.5
14.5

6

Để làm phẳng danh sách các danh sách với

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

97, bạn cần sử dụng toán tử giải nén có thể lặp lại (

4.5
14.5

25). Toán tử này giải nén tất cả các vòng lặp đầu vào để

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

97 có thể làm việc với chúng và tạo bộ lặp tương ứng. Bước cuối cùng là gọi

4.5
14.5

22 để xây dựng danh sách phẳng mong muốn.iterable unpacking operator (

4.5
14.5

25). This operator unpacks all the input iterables so that

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

97 can work with them and generate the corresponding iterator. The final step is to call

4.5
14.5

22 to build the desired flat list.

Dây nối với numbers = [2.5, 3, 4, -5] # start parameter is not provided numbers_sum = sum(numbers) print(numbers_sum) # start = 10 numbers_sum = sum(numbers, 10) print(numbers_sum)43

Như bạn đã thấy,

4.5
14.5

8 không liên kết hoặc tham gia chuỗi. Nếu bạn cần phải làm như vậy, thì công cụ ưa thích và nhanh nhất có sẵn trong Python là

numbers = [2.5, 3, 4, -5]

# start parameter is not provided
numbers_sum = sum(numbers)
print(numbers_sum)

# start = 10
numbers_sum = sum(numbers, 10)
print(numbers_sum)

43. Phương pháp này lấy một chuỗi các chuỗi làm đối số và trả về một chuỗi mới, được nối:

>>>

4.5
14.5

7

Sử dụng

4.5
14.5

31 là cách hiệu quả nhất và pythonic để nối các chuỗi. Ở đây, bạn sử dụng một danh sách các chuỗi làm đối số và xây dựng một chuỗi duy nhất từ đầu vào. Lưu ý rằng

4.5
14.5

31 sử dụng chuỗi mà bạn gọi phương thức làm dấu phân cách trong quá trình ghép. Trong ví dụ này, bạn gọi

4.5
14.5

31 trên một chuỗi bao gồm một ký tự không gian duy nhất (

4.5
14.5

34), do đó các chuỗi gốc từ

4.5
14.5

35 được phân tách bằng khoảng trắng trong chuỗi cuối cùng của bạn.

Sự kết luận

Bây giờ bạn có thể sử dụng chức năng tích hợp Python,

4.5
14.5

8 để thêm nhiều giá trị số lại với nhau. Hàm này cung cấp một cách hiệu quả, dễ đọc và pythonic để giải quyết các vấn đề tổng trong mã của bạn. Nếu bạn xử lý các tính toán toán học yêu cầu tổng các giá trị số, thì

4.5
14.5

8 có thể là cứu cánh của bạn.summation problems in your code. If you’re dealing with math computations that require summing numeric values, then

4.5
14.5

8 can be your lifesaver.

Trong hướng dẫn này, bạn đã học được cách:

Tổng các giá trị số bằng các kỹ thuật và công cụ chunggeneral techniques and tools
Thêm một số giá trị số một cách hiệu quả bằng cách sử dụng Python từ
```
4.5
14.5
```
8Python’s
4.5 14.5
8
Trình tự Concatenate sử dụng
4.5 14.5
8 using
```
4.5
14.5
```
8
Sử dụng
```
4.5
14.5
```
8 để tiếp cận các vấn đề tổng hợp phổ biếnsummation problems

Sử dụng các giá trị phù hợp cho các đối số

sum(iterable, start)

63 và

sum(iterable, start)

87 trong

4.5
14.5

8
sum(iterable, start)
63 and
sum(iterable, start)
87 arguments in

4.5
14.5

8

Quyết định giữa
```
4.5
14.5
```
8 và các công cụ thay thế cho các đối tượng tổng hợp và concatenatealternative tools to sum and concatenate objects

Với kiến thức này, giờ đây bạn có thể thêm nhiều giá trị số lại với nhau theo cách pythonic, dễ đọc và hiệu quả.

SUM () SUM () trong Python là gì?

Hàm python sum () hàm sum () trả về một số, tổng của tất cả các mục trong một số không thể điều chỉnh được.returns a number, the sum of all items in an iterable.

Khi nào tôi có thể sử dụng sum () trong python?

Sử dụng python's sum () để thêm một số giá trị số một cách hiệu quả.Danh sách concatenate và bộ dữ liệu với SUM () sử dụng SUM () để tiếp cận các vấn đề tổng hợp phổ biến.Sử dụng các giá trị phù hợp cho các đối số trong Sum ()to add several numeric values efficiently. Concatenate lists and tuples with sum() Use sum() to approach common summation problems. Use appropriate values for the arguments in sum()

Sum += ý tôi là gì trong Python?

sum += i giống như.sum = sum + i;Bạn đang nói: Set Set Sum bằng với chính nó cộng với i.Có lý?Nó chỉ là ký hiệu ngắn hơn.Set sum equal to itself plus i.” Make sense? It's just shorter notation.

programming python Sum() function Python Sum in Python Function sum Sum list Python Python sum start