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cumsum函數怎么在python項目中使用

發布時間:2021-03-15 18:01:17 來源:億速云 閱讀:234 作者:Leah 欄目:開發技術

本篇文章為大家展示了cumsum函數怎么在python項目中使用,內容簡明扼要并且容易理解,絕對能使你眼前一亮,通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

1.對于一維輸入a(可以是list,可以是array,假設a=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] ,就是當前列之前的和加到當前列上,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.對于二維輸入a,axis=0(第1行不動,將第1行累加到其他行);axis=1(進入最內層,轉化成列處理。第1列不動,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.對于三維輸入a, axis=0 (第1行不動,將第1行累加到其他行); axis=1(進入第2層,每個第二層第1行不動,累加到其他行); axis=2(進入最內層,轉化成列處理。第1列不動,將其累加到其他列),注意維數從外到內是0-2編號,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 2 x 2 x 3 的 list,解釋起來有點麻煩,先把 a 變種風格

[ //axis=0
       [//axis=1。同時是axis=0所對應的第 1 行,注意是此中括號包含的整個內容
          [1, 2, 3], //axis=2。同時是 axis=1所對的第1行
          [4, 5, 6] //axis=2
       ],
       [//axis=1。同時是axis=0所對應的第 2行
          [7, 8, 9], //axis=2。同時是 axis=1所對的第1行
          [10, 20, 30] //axis=2
       ],
   ]

axis=0說明,第1維度,包含2行,綠色中括號的list,第1行(也就是由1,2,3,4,5,6組成的list)不動,累加到第二行,注意是累加
axis=1說明,第2維度,  每個綠色中括號里第1行不變,也就是 [1,2,3]和[7,8,9]不動,累加到同兄弟行(同屬一個中括號的行)
axis=2說明,第3維度,也是最內層,轉化成列處理,紫色數字所在列不動,累加到其他列上

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