答: 在Python当中呢，有很多开源包,其中都有add这个API。
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在Numpy中 Add函数可以实现例如两个矩阵元素相加的效果，举例。
arr1 = np.array([[4, 4], [2, 2]]
)
arr2 = np.array([[3, 6], [2, 8]])
使用np.add(arr1,add2)即可将两个矩阵当中的对应元素相加;
其次add函数还可以用于集合set当中添加元素，举例子fruits = {"a", "b"}，使用语句fruits.add("c")最终得到结果fruits = {"a", "b", "c"};
综上所述，为Python当中add函数的一些用法。
答: 把我们定义的普通数组转化为Numpy中的array类型，这样做的好处就在于可以使用该类型定义的多种数组方法，比如排序取其中的最大值或者最小值。我们就不需要从头开始实现，直接调用相关的API就行。
在数组和矩阵中使用sum: 对数组b和矩阵c,代码b.sum()，np.sum(b),c.sum(),np.sum(c)都能将b、c中的所有元素求和并返回单个数值。
但是对于二维数组b，代码b.sum(axis=0)指定对数组b对每列求和，b.sum(axis=1)是对每行求和，返回的都是一维数组（维度降了一维）。
而对应矩阵c，c.sum(axis=0)和c.sum(axis=1)也能实现对列和行的求和，但是返回结果仍是二维矩阵。
# 定义函数，arr 为数组，n 为数组长度，可作为备用参数，这里没有用到。
def _sum(arr,n):
# 使用内置的 sum 函数计算。
return(sum(arr))
# 调用函数
arr=[]
# 数组元素
arr = [12, 3, 4, 15]
# 计算数组元素的长度
n = len(arr)
ans = _sum(arr,n)
# 输出结果
print ('数组元素之和为',ans)
扩展资料：
python数组使用：
python 数组支持所有list操作，包括 .pop、.insert 和 .extend。另外，数组还提供从文件，读取和存入文件的更快的方法，列如如 .frombytes 和 .tofile，如下所示我们定义一个数组。
from array import arrayarr=array('d',(a for a in range(5)))print(arr)。
arr=array('d',(a for a in range(5))) 从这个代码中可以看出，一个数组的定义需要传入的不只是值还有类型。
可以是(must be c, b, B, u, h, H, i, I, l, L, f or d)。
你在函数里
加上global ARR
如果你想要为一个定义在函数外的变量赋值，那么你就得告诉Python这个变量名不是局部的，
而是 全局 的。我们使用global语句完成这一功能。没有global语句，是不可能为定义在函数外
的变量赋值的。
