這個(gè)函數(shù)的功能是返回給定axis上的累計(jì)和函數(shù)的原型如下:詳見 doc
?numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)
??? Return the cumulative sum of the elements along a given axis.
官方的文檔是沒有詳細(xì)解釋,本人做了測試自己把理解的寫下。
1.對(duì)于一維輸入a(可以是list,可以是array,假設(shè)a=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] ,就是當(dāng)前列之前的和加到當(dāng)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.對(duì)于二維輸入a,axis=0(第1行不動(dòng),將第1行累加到其他行);axis=1(進(jìn)入最內(nèi)層,轉(zhuǎn)化成列處理。第1列不動(dòng),將第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.對(duì)于三維輸入a, axis=0 (第1行不動(dòng),將第1行累加到其他行); axis=1(進(jìn)入第2層,每個(gè)第二層第1行不動(dòng),累加到其他行); axis=2(進(jìn)入最內(nèi)層,轉(zhuǎn)化成列處理。第1列不動(dòng),將其累加到其他列),注意維數(shù)從外到內(nèi)是0-2編號(hào),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是一個(gè) 2 x 2 x 3 的 list,解釋起來有點(diǎn)麻煩,先把 a 變種風(fēng)格
[ //axis=0
[//axis=1。同時(shí)是axis=0所對(duì)應(yīng)的第 1 行,注意是此中括號(hào)包含的整個(gè)內(nèi)容
[1, 2, 3], //axis=2。同時(shí)是 axis=1所對(duì)的第1行
[4, 5, 6] //axis=2
],
[//axis=1。同時(shí)是axis=0所對(duì)應(yīng)的第 2行
[7, 8, 9], //axis=2。同時(shí)是 axis=1所對(duì)的第1行
[10, 20, 30] //axis=2
],
]
axis=0說明,第1維度,包含2行,綠色中括號(hào)的list,第1行(也就是由1,2,3,4,5,6組成的list)不動(dòng),累加到第二行,注意是累加
axis=1說明,第2維度,? 每個(gè)綠色中括號(hào)里第1行不變,也就是 [1,2,3]和[7,8,9]不動(dòng),累加到同兄弟行(同屬一個(gè)中括號(hào)的行)
axis=2說明,第3維度,也是最內(nèi)層,轉(zhuǎn)化成列處理,紫色數(shù)字所在列不動(dòng),累加到其他列上
對(duì)于更高維度,可以參考3維來從外向內(nèi)剝離的方式理解
?以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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