python cumsum函数的具体使用
这个函数的功能是返回给定axis上的累计和函数的原型如下：详见 doc
numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)
Return the cumulative sum of the elements along a given axis.
官方的文档是没有详细解释，本人做了测试自己把理解的写下。
1.对于一维输入a（可以是list，可以是array，假设a=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] ，就是当前列之前的和加到当前列上，如下：
>>>import numpy as np >>> a=[1,2,3,4,5,6,7] >>> np.cumsum(a) array([ 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45, 55, 75, 105])
2.对于二维输入a，axis=0(第1行不动，将第1行累加到其他行)；axis=1(进入最内层，转化成列处理。第1列不动，将第1列累加到其他列)，如下：
>>>import numpy as np
>>> c=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
>>> np.cumsum(c,axis=0)
array([[ 1, 2, 3],
[ 5, 7, 9],
[12, 15, 18]])
>>> np.cumsum(c,axis=1)
array([[ 1, 3, 6],
[ 4, 9, 15],
[ 7, 15, 24]])
3.对于三维输入a, axis=0 (第1行不动，将第1行累加到其他行)； axis=1(进入第2层，每个第二层第1行不动，累加到其他行)； axis=2(进入最内层，转化成列处理。第1列不动，将其累加到其他列)，注意维数从外到内是0-2编号，如下：
>>>import numpy as np
>>> a
[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 20, 30]]]
>>> np.cumsum(a,axis=0)
array([[[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6]],
[[ 8, 10, 12],
[14, 25, 36]]])
>>> np.cumsum(a,axis=1)
array([[[ 1, 2, 3],
[ 5, 7, 9]],
[[ 7, 8, 9],
[17, 28, 39]]])
>>> np.cumsum(a,axis=2)
array([[[ 1, 3, 6],
[ 4, 9, 15]],
[[ 7, 15, 24],
[10, 30, 60]]])
a是一个 2 x 2 x 3 的 list，解释起来有点麻烦，先把 a 变种风格
[ //axis=0
[//axis=1。同时是axis=0所对应的第 1 行，注意是此中括号包含的整个内容
[1, 2, 3], //axis=2。同时是 axis=1所对的第1行
[4, 5, 6] //axis=2
],
[//axis=1。同时是axis=0所对应的第 2行
[7, 8, 9], //axis=2。同时是 axis=1所对的第1行
[10, 20, 30] //axis=2
],
]
axis=0说明，第1维度，包含2行，绿色中括号的list，第1行(也就是由1,2,3,4,5,6组成的list)不动，累加到第二行，注意是累加
axis=1说明，第2维度, 每个绿色中括号里第1行不变，也就是 [1,2,3]和[7,8,9]不动，累加到同兄弟行（同属一个中括号的行）
axis=2说明，第3维度，也是最内层，转化成列处理，紫色数字所在列不动，累加到其他列上
对于更高维度，可以参考3维来从外向内剥离的方式理解
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
相关文章
PyAudio是一个基于PortAudio库的Python绑定,它允许Python程序直接访问和操作音频设备,下面我们就来学习一下PyAudio处理音频的具体操作吧2025-02-02
这篇文章主要介绍了Python实现将wav转amr,并转换成hex数组方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教2023-05-05
在学习flask的过程中关于flask安装的过程中遇到了很多的问题,通过自己的摸索和搜寻最终终于能够成功运行,下面这篇文章主要给大家介绍了关于PyCharm中库Flask安装以及如何使用的相关资料,需要的朋友可以参考下2023-12-12
今天小编就为大家分享一篇关于Python中的集合介绍，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧2019-01-01
这篇文章主要为大家介绍了Python PyWebIO提升团队效率使用介绍，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪2023-01-01
这篇文章主要介绍了使用Python编写爬虫的基本模块及框架使用指南,模块介绍包括了urllib和urllib2以及re的使用例子框架则是Scrapy的简介,需要的朋友可以参考下2016-01-01
相信大多数 Python 的初学者们都曾为环境问题而头疼不已，但你并不孤独，大家都是这么折腾过来的。为了在入门时少走弯路，并且让高涨的积极性不至于太受打击，这里推荐使用 Anaconda 来管理你的安装环境和各种工具包2018-04-04
python让图片按照exif信息里的创建时间进行排序的方法
这篇文章主要介绍了python让图片按照exif信息里的创建时间进行排序的方法,涉及Python操作图片exif获取信息的技巧,需要的朋友可以参考下2015-03-03
今天小编就为大家分享一篇Python求两点之间的直线距离(2种实现方法)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2019-07-07
这篇文章主要为大家介绍了Python获取视频时长场景实践示例，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪2022-07-07
最新评论