Numpy累积和：Python中高效使用numpy.cumsum()函数

2 年 ago
雅, 悟
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Python 的 numpy.cumsum() 函数用于计算数组沿给定轴的累积和。

Python 中 NumPy 包 cumsum() 函数的语法

cumsum() 方法的语法如下：

cumsum(array, axis=None, dtype=None, out=None)
  • array 可以是 ndarray 或类似数组的对象，例如嵌套列表。
  • axis 参数定义了计算累积和的轴。如果未提供 axis 参数，则数组将被展平，并对展平后的结果数组计算累积和。
  • dtype 参数定义了输出数据类型，例如浮点型（float）和整型（int）。
  • out 可选参数用于指定存储结果的数组。

Python NumPy 库 cumsum() 函数的示例

让我们通过一些示例来了解如何计算 NumPy 数组元素的累积和。

1. 在不指定轴的情况下计算 NumPy 数组元素的累积和

import numpy as np

array1 = np.array(
    [[1, 2],
     [3, 4],
     [5, 6]])

total = np.cumsum(array1)
print(f'所有元素的累积和为 {total}')

输出：

所有元素的累积和为 [ 1  3  6 10 15 21]

在此示例中，数组 array1 首先被展平为 [1 2 3 4 5 6]。然后计算其累积和，得到 [1 3 6 10 15 21]。

2. 沿指定轴计算累积和

import numpy as np

array1 = np.array(
    [[1, 2],
     [3, 4],
     [5, 6]])

total_0_axis = np.cumsum(array1, axis=0)
print(f'沿 0 轴的累积和为：\n{total_0_axis}')

total_1_axis = np.cumsum(array1, axis=1)
print(f'沿 1 轴的累积和为：\n{total_1_axis}')

输出：

沿 0 轴的累积和为：
[[ 1  2]
 [ 4  6]
 [ 9 12]]
沿 1 轴的累积和为：
[[ 1  3]
 [ 3  7]
 [ 5 11]]

3. 为累积和数组指定数据类型

import numpy as np

array1 = np.array(
    [[1, 2],
     [3, 4],
     [5, 6]])

total_1_axis = np.cumsum(array1, axis=1, dtype=float)
print(f'沿 1 轴的累积和为：\n{total_1_axis}')

输出：

沿 1 轴的累积和为：
[[ 1.  3.]
 [ 3.  7.]
 [ 5. 11.]]

参考：NumPy 官方 API 文档

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