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  • numpy cumsum()函数简介

    函数原型:numpy.cumsum(aaxis=Nonedtype=Noneout=None)

    可参考链接:https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.cumsum.html查看各个参数的含义。

    函数作用:求数组的所有元素的累计和,可通过参数axis指定求某个轴向的统计值。这里所说的轴可按照下图的含义理解:

     下面举例进行说明:

    (1)不指定axis参数

    1 >>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
    2 >>> a
    3 array([[1, 2, 3],
    4        [4, 5, 6]])
    5 >>> a.cumsum()
    6 array([ 1,  3,  6, 10, 15, 21], dtype=int32)

    可以看出,不指定axis参数时,把二维数组当作了一维数组处理,进行累计求和运算。

    (2)指定参数axis=0

    1 >>> arr
    2 array([[0, 1, 2],
    3        [3, 4, 5],
    4        [6, 7, 8]])
    5 >>> np.cumsum(arr, axis=0) 
    6 array([[ 0,  1,  2],
    7        [ 3,  5,  7],
    8        [ 9, 12, 15]], dtype=int32)
    9 >>>

    np.cumsum(arr, axis=0)和arr.cumsum(axis=0)是一样的。可以看出,上述代码是按照轴0进行累计求和的。

    (3)指定参数axis=1

    1 >>> arr
    2 array([[0, 1, 2],
    3        [3, 4, 5],
    4        [6, 7, 8]])
    5 >>> arr.cumsum(axis=1)
    6 array([[ 0,  1,  3],
    7        [ 3,  7, 12],
    8        [ 6, 13, 21]], dtype=int32)

    可以看出,上述代码是按照轴1进行累计求和的。

    关于更高维的数组的运算就不测试了,暂时也用不上。 

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/mrlayfolk/p/12251704.html
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