在Python的数据分析之旅中，`numpy` 是一位不可或缺的好伙伴，而其中的 `np.sum()` 函数更是如宝藏般的存在！✨ 无论是处理一维数组还是多维矩阵，`np.sum()` 都能轻松搞定求和任务。它不仅速度快，还提供了灵活的参数设置，让数据运算变得简单又高效。

首先，让我们看看基本用法：

```python

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])

total = np.sum(arr) 总和为10

```

是不是很简单？😄 如果你有更复杂的需求，比如按行或列求和，也可以轻松实现：

```python

matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

row_sum = np.sum(matrix, axis=1) 每行求和结果为[3, 7]

col_sum = np.sum(matrix, axis=0) 每列求和结果为[4, 6]

```

此外，`np.sum()` 还支持忽略 `NaN` 值、自定义数据类型等功能，简直是数据分析与科学计算的必备神器！🌟

无论你是初学者还是进阶用户，掌握 `np.sum()` 都会让你的代码更加优雅流畅。快去试试吧，让这个小工具帮你节省时间，提升效率！💪

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