python numpy中cumsum的用法详解
时间：2020-10-19 14:32:46|栏目：Python代码|点击： 次
Cumsum ：计算轴向元素累加和，返回由中间结果组成的数组
重点就是返回值是“由中间结果组成的数组”
以下代码在python3.6版本运行成功！
下面看代码，定义一个2*2*3的数组，所以其shape是2，2，3，索引分别0，1，2
| shape | 索引 |
| 2 | 0 |
| 2 | 1 |
| 3 | 2 |
代码：
import numpy as np arr = np.array([[[1,2,3],[8,9,12]],[[1,2,4],[2,4,5]]]) #2*2*3 print(arr.cumsum(0)) print(arr.cumsum(1)) print(arr.cumsum(2))
输出结果:
#cumsum(0)
[[[ 1 2 3]
[ 8 9 12]]
[[ 2 4 7]
[10 13 17]]]
#cumsum(1)
[[[ 1 2 3]
[ 9 11 15]]
[[ 1 2 4]
[ 3 6 9]]]
#cumsum(2)
[[[ 1 3 6]
[ 8 17 29]]
[[ 1 3 7]
[ 2 6 11]]]
注释：
- arr是一个2*2*3三维矩阵，索引值为0，1，2
- cumsum(0)：实现0轴上的累加：以最外面的数组元素为单位，以[[1,2,3],[8,9,12]]为开始实现后面元素的对应累加
- cumsum(1)：实现1轴上的累加：以中间数组元素为单位，以[1,2,3]为开始，实现后面元素的对应累加
- cumsum(2)：实现2轴上的累加：以最里面的元素为累加单位，即1为开始，实现后面的元素累加
四维数组实现
下面看一个四维数组2*2*2*4，索引值为0，1，2，3
代码：
import numpy as np arr = np.arange(32).reshape((2,2,2,4)) print(arr) print(arr.cumsum(0)) print(arr.cumsum(1)) print(arr.cumsum(2)) print(arr.cumsum(3))
arr: [[[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7]] [[ 8 9 10 11] [12 13 14 15]]] [[[16 17 18 19] [20 21 22 23]] [[24 25 26 27] [28 29 30 31]]]]
arr是一个2*2*2*4四维矩阵，索引值为0，1，2，3
cumsum(0)：实现0轴上的累加即：以最外面数组元素为单位即
[[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7]] [[ 8 9 10 11] [12 13 14 15]]]
与
[[[16 17 18 19] [20 21 22 23]] [[24 25 26 27] [28 29 30 31]]]]
对应位置元素相加起来
结果：
[[[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7]] [[ 8 9 10 11] [12 13 14 15]]] [[[16 18 20 22] [24 26 28 30]] [[32 34 36 38] [40 42 44 46]]]]
cumsum(1)：实现1轴上的累加即：以次外面元素为单位，累加：
[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7]]
加
[[ 8 9 10 11] [12 13 14 15]]
加
[[16 17 18 19] [20 21 22 23]]
加
[[24 25 26 27] [28 29 30 31]]
累计过程产生的中间结果要记录到数组中
所以，结果：
[[[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7]] [[ 8 10 12 14] [16 18 20 22]]] [[[16 17 18 19] [20 21 22 23]] [[40 42 44 46] [48 50 52 54]]]]
cumsum(2)就对应从[ 0 1 2 3]数组元素开始实现累加，然后记录中间结果
cumsum(3)对应的是从最里面最小的数组元素，即从0开始实现累加，记录中间结果
栏 目：Python代码
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