numpy sum方法在这段代码中是多余的吗？

根据提供的问答内容，numpy sum方法在这段代码中可能是多余的，具体取决于代码的上下文和使用目的。

numpy的sum方法用于计算数组元素的和。如果在给定的代码中，已经有其他方式或方法对数组的元素求和，那么使用numpy的sum方法可能是多余的。另外，如果该代码中的数组本身为空或只包含一个元素，那么使用numpy的sum方法也是多余的。

需要注意的是，numpy的sum方法可能在其他情况下仍然有其优势和应用场景，例如处理大规模数组时，numpy提供了高性能的数值计算功能，可以更快速地进行求和操作。如果代码中需要对多个数组进行求和操作，或者对复杂的多维数组进行求和，numpy的sum方法可能会更加方便和高效。

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NumPy makes it possible to generate all kinds of random variables. NumPy使生成各种随机变量成为可能。 We’ll explore just a couple of them to get you familiar with the NumPy random module. 为了让您熟悉NumPy随机模块，我们将探索其中的几个模块。 The reason for using NumPy to deal with random variables is that first, it has a broad range of different kinds of random variables. 使用NumPy来处理随机变量的原因是，首先，它有广泛的不同种类的随机变量。 And second, it’s also very fast. 第二，速度也很快。 Let’s start with generating numbers from the standard uniform distribution,which is a the completely flat distribution between 0 and 1 such that any floating point number between these two endpoints is equally likely. 让我们从标准均匀分布开始生成数字，这是一个0和1之间完全平坦的分布，因此这两个端点之间的任何浮点数的可能性相等。 We will first important NumPy as np as usual. 我们会像往常一样，先做一个重要的事情。 To generate just one realization from this distribution,we’ll type np dot random dot random. 为了从这个分布生成一个实现，我们将键入np-dot-random-dot-random。 And this enables us to generate one realization from the 0 1 uniform distribution. 这使我们能够从01均匀分布生成一个实现。 We can use the same function to generate multiple realizations or an array of random numbers from the same distribution. 我们可以使用同一个函数从同一个分布生成多个实现或一个随机数数组。 If I wanted to generate a 1d array of numbers,I will simply insert the size of that array, say 5 in this case. 如果我想生成一个一维数字数组，我只需插入该数组的大小，在本例中为5。 And that would generate five random numbers drawn from the 0 1 uniform distribution. 这将从0-1均匀分布中产生五个随机数。 It’s also possible to use the same function to generate a 2d array of random numbers. 也可以使用相同的函数生成随机数的2d数组。 In this case, inside the parentheses we need to insert as a tuple the dimensions of that array. 在本例中，我们需要在括号内插入该数组的维度作为元组。 The first argument is the number of rows,and the second argument is the number of columns. 第一个参数是行数，第二个参数是列数。 In this case, we have generated a table — a 2d table of random numbers with five rows and three columns. 在本例中，我们生成了一个表——一个由五行三列随机数组成的二维表。 Let’s then look at the normal distribution. 让我们看看正态分布。 It requires the mean and the standard deviation as its input parameters. 它需

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This is a good point to introduce random walks. 这是引入随机游动的一个很好的观点。 Random walks have many uses. 随机游动有许多用途。 They can be used to model random movements of molecules, 它们可以用来模拟分子的随机运动， but they can also be used to model spatial trajectories of people, 但它们也可以用来模拟人的空间轨迹， the kind we might be able to measure using GPS or similar technologies. 我们可以用GPS或类似的技术来测量。 There are many different kinds of random walks, and properties of random walks 有许多不同种类的随机游动，以及随机游动的性质 are central to many areas in physics and mathematics. 是物理学和数学许多领域的核心。 Let’s look at a very basic type of random walk on the white board. 让我们看看白板上一种非常基本的随机行走。 We’re first going to set up a coordinate system. 我们首先要建立一个坐标系。 Let’s call this axis "y" and this "x". 我们把这个轴叫做“y”，这个叫做“x”。 We’d like to have the random walk start from the origin. 我们想让随机游动从原点开始。 So this is position 1 for the random walk. 这是随机游动的位置1。 To get the position of the random walker at time 1, we can pick a step size. 为了得到时间1时随机行走者的位置，我们可以选择一个步长。 In this case, I’m just going to randomly draw an arrow. 在这种情况下，我将随机画一个箭头。 And this gives us the location of the random walker at time 1. 这给了我们时间1的随机游走者的位置。 So this point here is time is equal to 0. 这里的时间等于0。 And this point here corresponds to time equal to 1. 这一点对应于等于1的时间。 We can take another step. 我们可以再走一步。 Perhaps in this case, we go down, say over here. 也许在这种情况下，我们下去，比如说在这里。 And this is our location for the random walker at time t is equal to 2. 这是时间t等于2时，随机游走者的位置。 This is the basic idea behind all random walks. 这是所有随机游动背后的基本思想。 You have some location at time t, and from that location 你在时间t有一个位置，从这个位置开始 you take a step in a random direction and that generates your location 你在一个随机的方向上迈出一步，这就产生了你的位置 at time t plus 1. 在时间t加1时。 Let’s look at these a little bit more mathematically. 让我们从数学的角度来看这些。 First, we’re going to start with the location of the random walk at time t 首先，我们从时间t的随机游动的位置开始 is equal to 0. 等于0。 So position x at time t is equal to 0 is whatever 所以时间t处的位置x等于0是什么 the location of the random walke

数组类型 Numpy类型 # --*--coding:utf-8--*-- from numpy import * """ 复数数组 """ a = array([1 + 1j, 2, 3, 4]) # 数组类型 print('type:', a.dtype) # 实部 print(a.real) # 虚部 print(a.imag) # 复共轭 print(a.conj()) """ 指定数组类型 """ a = array([1, 2, 4, 9, 10], dtype=float32) prin

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