python numpy中cumsum的用法详解

更新时间：2019年10月17日 10:38:03 作者：进阶机器学习

这篇文章主要介绍了python numpy中cumsum的用法详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

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