Pythonのsum()とは？意味をわかりやすく簡単に解説

公開：2024年11月12日更新：2024年11月12日

sum()とは
sum()の活用と応用例
リスト内の数値合計計算
辞書の値を合計する方法
二次元リストの要素合計

sum()とは

Pythonのsum()はイテラブルオブジェクトの要素を合計する組み込み関数です。リストやタプル、セットなどの数値を含むコレクションに対して使用できます。sum()関数は数値データの処理や統計計算において、便利なツールとして広く活用されています。

sum()関数の基本的な構文は「sum(iterable, start=0)」であり、iterableは合計したい要素のコレクション、startは合計の初期値を指定するオプションのパラメータです。startのデフォルト値は0となっているため、通常は省略することもできます。

sum()関数は数値以外の要素を含むイテラブルに対しても使用できますが、その場合は型エラーが発生する可能性があるため注意が必要です。また、浮動小数点数の合計を計算する際は精度の問題が生じる可能性があるため、mathモジュールのfsum()関数を使用することがあります。

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sum()の活用と応用例

sum()の活用と応用例について、以下3つを簡単に解説します。

リスト内の数値合計計算
辞書の値を合計する方法
二次元リストの要素合計

リスト内の数値合計計算

sum()関数は大量のデータを含むリストの処理や、簡単な統計計算を行う際に有用です。sum()関数はリスト内の全ての要素を自動的に走査し、それらの合計を返すため手動でループを書く必要がありません。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total = sum(numbers)
print(f"合計: {total}")  # 出力: 合計: 15

上記のコードでは1から5までの整数を含むリストに対して、sum()関数を適用している例です。sum()関数はリスト内の全ての数値を合計し、結果として15を返します。この方法は任意の長さのリストに対して使用でき、コードの可読性と効率性を高められるのです。

さらに、sum()関数は浮動小数点数を含むリストにも適用可能です。ただし浮動小数点数の計算には微小な誤差が生じる可能性があるため、高精度が要求される場合はmath.fsum()関数の使用を検討する必要があります。sum()関数の柔軟性と使いやすさは、データ分析や科学計算などの幅広い分野で重宝されています。

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辞書の値を合計する方法

Pythonのsum()関数は辞書（ディクショナリ）の値を合計する際にも便利なツールです。辞書の値のみを合計したい場合、values()メソッドと組み合わせることで簡単に実現できます。この方法は複数の項目の数量や、金額を記録した辞書から合計を算出する際などに有用です。

sales = {"りんご": 100, "バナナ": 200, "オレンジ": 150}
total_sales = sum(sales.values())
print(f"総売上: {total_sales}")  # 出力: 総売上: 450

上記のコードは果物の販売数を記録した辞書に対して、sum()関数を適用している例です。sales.values()は辞書の全ての値（この場合は販売数）をイテラブルオブジェクトとして返し、sum()がそれらを合計します。この方法により辞書内の値を、簡単かつ効率的に合計できます。

また、sum()関数と辞書内包表記を組み合わせることで、特定の条件を満たす値のみを合計することも可能です。たとえば「100以上の販売数のみを合計する」といった処理も、1行のコードで実現できます。sum()関数のこの柔軟性は複雑なデータ構造を扱う際の強力なツールとなり、コードの簡潔さと効率性を大幅に向上させられるのです。

二次元リストの要素合計

Pythonのsum()関数は二次元リスト（リストのリスト）の要素を合計する際にも効果的です。この機能は行列の要素の総和を求める場合や、複数のサブリストに分割されたデータの全体的な合計を計算する際に有用です。sum()関数と内包表記を組み合わせることで、複雑な二次元リストの処理も簡潔に記述できます。

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
total = sum(sum(row) for row in matrix)
print(f"行列の要素の合計: {total}")  # 出力: 行列の要素の合計: 45

上記のコードは3x3の行列を表す二次元リストに対して、sum()関数を二重に適用している例です。内側のsum(row)は各行（サブリスト）の合計を計算し、外側のsum()はそれらの行の合計をさらに合計します。この方法により、二次元リスト全体の要素の総和を効率的に求めることが可能です。

さらにsum()関数はジェネレーター式と組み合わせることで、大規模な二次元リストの処理にも対応できます。たとえば「sum(sum(row) for row in matrix)」の代わりに「sum(element for row in matrix for element in row)」を使用することで、メモリ効率を向上させながら同様の結果を得られます。sum()関数のこの柔軟性は、データ解析や科学計算などの分野で複雑な多次元データを扱う際に価値のある機能です。

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。