NumPyで行列の全要素の合計を求める方法｜sum()関数の使い方を解説

本記事では、NumPyライブラリに用意されているsum()関数を使って、行列（マトリクス）内のすべての要素を合計する方法を解説します。まずrandom()関数でランダムなNumPy行列を生成し、続いてその全要素の合計値を取得する流れを見ていきましょう。

処理の手順（アルゴリズム）

Step 1: numpyをインポートする
Step 2: random()関数を使って m×n のランダムな行列を作成する
Step 3: sum()関数を使って、行列内の全要素の合計を求める

サンプルコード

以下のコードでは、np.random.rand(3, 3)によって3行3列のランダムな行列を生成し、np.sum()で全要素の合計を計算しています。

import numpy as np

matrix = np.random.rand(3,3)
print("The numpy matrix is: \n",matrix)
print("\nThe sum of the matrix is: ", np.sum(matrix))

実行結果

The numpy matrix is:
[[0.66411969 0.43672579 0.48448593]
 [0.76110384 0.35869136 0.51509622]
 [0.22408857 0.17984855 0.33566272]]

The sum of the matrix is:  3.9598226605128524

ポイント解説

np.sum()は引数に配列を渡すだけで、その配列に含まれるすべての要素の総和を返してくれます。np.random.rand()は0以上1未満の一様乱数で要素を埋めた配列を生成するため、実行するたびに出力される数値は変わります。

また、axis引数を指定すれば、行ごと・列ごとの部分和を求めることも可能です。例えばnp.sum(matrix, axis=0)とすると列方向の合計、axis=1とすると行方向の合計が得られます。大規模な数値データを扱う際にも高速に動作するため、データ分析や機械学習の前処理などで非常に便利な関数です。