Array数组求和

Array数组求和,用return返回值Sum

/*编写程序,完成下面功能:
1)设计一个Array类,添加一个整型数组,添加构造方法以对数组赋初值。
2)为Array类添加数组的求和方法,添加返回求和值的方法。
3)编写Application程序利用Array计算数组的求和值并输出。
*/

public class Array{ 
	public static void main(String args[]){ 
		ArraySum a = new ArraySum();
		
		System.out.println(a.Sum());
	}
}

class ArraySum{
	
	int[] intarr = new int[100];
	
	public ArraySum(){
		
		for(int i=0;i<intarr.length;i++){
			intarr[i]=i;
		}
	}
	
	public int Sum(){
		int Sum=0;
		for(int i=0;i<intarr.length;i++){
			Sum+=intarr[i];
		}
		return Sum;
	}
}

在 NumPy 中对数组进行分块并计算每个块的和,可以通过多种方式实现。具体方法取决于数据的维度以及分块的方式。以下是一些常见情况下的解决方案: ### 一维数组分块求和 对于一维数组,可以使用 `np.split` 将数组均分为若干份,然后分别对每一份求和: ```python import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) split_arrays = np.split(array, 3) # 均分为 3 份 sums = [np.sum(sub_array) for sub_array in split_arrays] print(sums) # 输出:[3, 7, 11] ``` 该方法适用于数组长度能被分割份数整除的情况;若不能整除,可使用 `np.array_split` 替代 `np.split`。 ### 二维数组按行或列分块求和 假设有一个二维数组,并希望沿特定轴(如行或列)进行分块求和: ```python arr = np.arange(24).reshape(4, 6) print(arr) # 分成 2 行一组 split_rows = np.array_split(arr, 2, axis=0) row_sums = [np.sum(block) for block in split_rows] print(row_sums) # 每个块的总和 # 分成 3 列一组 split_cols = np.array_split(arr, 3, axis=1) col_sums = [np.sum(block) for block in split_cols] print(col_sums) # 每个块的总和 ``` ### 自定义分块策略 如果需要更灵活的分块逻辑,例如非均匀分块或基于特定条件的划分,则可以结合索引切片与循环处理: ```python def custom_block_sum(arr, block_size): return [np.sum(arr[i:i+block_size]) for i in range(0, len(arr), block_size)] custom_sums = custom_block_sum(np.arange(10), 3) print(custom_sums) # 输出各块之和 ``` 这种方法允许指定任意大小的块进行逐段求和,尤其适合不规则数据集的处理。 ### 使用 `np.add.reduceat` 进行高效分块求和 NumPy 提供了 `np.add.reduceat` 方法,用于在指定索引位置进行累加操作,适用于高效实现分块求和: ```python indices = np.arange(0, len(array), 2) # 每两个元素为一块 block_sums = np.add.reduceat(array, indices) print(block_sums) # 输出每块的和 ``` 此方法效率高,特别适合大规模数据集的快速处理[^1]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值