1. 介绍
本文将对Python的总和函数和NumPy的numpy.sum函数进行比较。Python的总和函数是Python内置的函数，用于计算给定列表、元组或其他可迭代对象的总和。而NumPy的numpy.sum函数是NumPy库中的函数，用于计算NumPy数组中的元素总和。
2. Python的总和函数
2.1 使用方法
Python的总和函数可以通过调用内置的sum()函数来实现。该函数接受一个可迭代对象作为参数，并返回该可迭代对象中所有元素的总和。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total = sum(numbers)
print(total)
输出结果为：15。
2.2 注意事项
需要注意的是，Python的总和函数只能用于对数字类型的可迭代对象进行求和。如果试图对非数字类型的可迭代对象使用sum()函数，则会引发TypeError。
words = ["apple", "banana", "cherry"]
total = sum(words) # 会引发TypeError
会得到以下错误信息：TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'。
3. NumPy的numpy.sum函数
3.1 使用方法
NumPy的numpy.sum函数是一个高级的求和函数，专门用于处理NumPy数组。它接受一个NumPy数组作为参数，并返回数组中所有元素的总和。
import numpy as np
numbers = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
total = np.sum(numbers)
print(total)
输出结果依然为：15。
3.2 进阶用法
NumPy的numpy.sum函数提供了一些额外的参数，用于指定求和的轴(axis)和数据类型(dtype)。
当传递轴参数时，numpy.sum函数将沿着指定的轴计算总和，生成一个降维后的数组。
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
row_sum = np.sum(matrix, axis=1)
print(row_sum) # 沿着轴1计算总和
输出结果为：[ 6 15 24]，表示每行的总和。
另外，可以使用dtype参数来指定求和结果的数据类型。
numbers = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.float)
total = np.sum(numbers, dtype=np.int)
print(total)
输出结果为：15，使用dtype参数将浮点数转换为整数。
4. 性能比较
NumPy的numpy.sum函数相比Python的总和函数在处理大型数据集时更加高效，原因如下：
4.1 内置优化
NumPy的numpy.sum函数是使用C语言编写的，底层实现对大型数据进行了优化，因此在计算大型NumPy数组的总和时更快。
4.2 并行计算
NumPy的numpy.sum函数可以利用多核处理器的并行计算能力，对大型数组进行并行求和，加快计算速度。
5. 结论
通过本文对Python的总和函数和NumPy的numpy.sum函数的比较，我们可以得出以下结论：
5.1 功能上的区别
Python的总和函数可以用于对数字类型的可迭代对象求和，而NumPy的numpy.sum函数专门用于对NumPy数组求和。
5.2 性能上的差异
NumPy的numpy.sum函数比Python的总和函数在处理大型数据集时更加高效，主要得益于底层的优化和并行计算能力。
综上所述，如果需要对大型数据集进行求和操作，并希望提高计算性能，应该使用NumPy的numpy.sum函数。