python numpy中cumsum的用法詳解
Cumsum :計算軸向元素累加和,返回由中間結(jié)果組成的數(shù)組
重點就是返回值是“由中間結(jié)果組成的數(shù)組”
以下代碼在python3.6版本運行成功!
下面看代碼,定義一個2*2*3的數(shù)組,所以其shape是2,2,3,索引分別0,1,2
| shape | 索引 |
| 2 | 0 |
| 2 | 1 |
| 3 | 2 |
代碼:
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))
輸出結(jié)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]]]
注釋:
- arr是一個2*2*3三維矩陣,索引值為0,1,2
- cumsum(0):實現(xiàn)0軸上的累加:以最外面的數(shù)組元素為單位,以[[1,2,3],[8,9,12]]為開始實現(xiàn)后面元素的對應累加
- cumsum(1):實現(xiàn)1軸上的累加:以中間數(shù)組元素為單位,以[1,2,3]為開始,實現(xiàn)后面元素的對應累加
- cumsum(2):實現(xiàn)2軸上的累加:以最里面的元素為累加單位,即1為開始,實現(xiàn)后面的元素累加
四維數(shù)組實現(xiàn)
下面看一個四維數(shù)組2*2*2*4,索引值為0,1,2,3
代碼:
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是一個2*2*2*4四維矩陣,索引值為0,1,2,3
cumsum(0):實現(xiàn)0軸上的累加即:以最外面數(shù)組元素為單位即
[[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7]] [[ 8 9 10 11] [12 13 14 15]]]
與
[[[16 17 18 19] [20 21 22 23]] [[24 25 26 27] [28 29 30 31]]]]
對應位置元素相加起來
結(jié)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):實現(xiàn)1軸上的累加即:以次外面元素為單位,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]]
累計過程產(chǎn)生的中間結(jié)果要記錄到數(shù)組中
所以,結(jié)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)就對應從[ 0 1 2 3]數(shù)組元素開始實現(xiàn)累加,然后記錄中間結(jié)果
cumsum(3)對應的是從最里面最小的數(shù)組元素,即從0開始實現(xiàn)累加,記錄中間結(jié)果
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
Python實現(xiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法之雙端隊列詳解
這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法之雙端隊列,詳細講述了雙端隊列的概念、功能、定義及Python實現(xiàn)與使用雙端隊列的相關(guān)技巧,非常具有實用價值,需要的朋友可以參考下2015-04-04
Python中不同數(shù)據(jù)對象的空值校驗的方法小結(jié)
Python中有多種數(shù)據(jù)對象,每種都有其特定的空值表示方法和校驗方式,本文將深入探討這些空值校驗的方法,有需要的小伙伴可以參考一下2024-04-04
Python中xlsx文件轉(zhuǎn)置操作詳解(行轉(zhuǎn)列和列轉(zhuǎn)行)
很多時候我們處理的Excel表格并不是我們想要的樣子,需要將表格的形式進行相應轉(zhuǎn)換后進行數(shù)據(jù)分析操作,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python中xlsx文件轉(zhuǎn)置操作(行轉(zhuǎn)列和列轉(zhuǎn)行)的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2022-07-07
使用django實現(xiàn)一個代碼發(fā)布系統(tǒng)
這篇文章主要介紹了使用django實現(xiàn)一個代碼發(fā)布系統(tǒng),文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下2019-07-07
python scrapy框架中Request對象和Response對象的介紹
本文介紹了python基礎(chǔ)之scrapy框架中Request對象和Response對象的介紹,Request對象主要是用來請求數(shù)據(jù),爬取一頁的數(shù)據(jù)重新發(fā)送一個請求的時候調(diào)用,Response對象一般是由scrapy給你自動構(gòu)建的,因此開發(fā)者不需要關(guān)心如何創(chuàng)建Response對象,下面來一起來了解更多內(nèi)容吧2022-02-02

