np.cumsum怎么使用

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numpy.cumsum()

numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)
axis=0，按照行累加。
axis=1，按照列累加。
axis不给定具体值，就把numpy数组当成一个一维数组。

---

>>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])

>>> a

>>> np.cumsum(a)

array([ 1,  3,  6, 10, 15, 21])

>>>

>>> np.cumsum(a,axis=0) #按照行累加，行求和

array([[1, 2, 3],

       [5, 7, 9]])    
  
                        [1, 2, 3]------>     |1     |2     |3    |

                        [4, 5, 6]------>     |5=1+4 |7=2+5 |9=3+6|  
>>> np.cumsum(a,axis=1) #按照列累加，列求和

array([[ 1,  3,  6],

       [ 4,  9, 15]])
                        [1, 2, 3]------>     |1     |2+1    |3+2+1   |

                        [4, 5, 6]------>     |4     |4+5    |4+5+6   |  

>>> np.cumsum(a, dtype=float) # 指定输出类型。

array([  1.,  3.,  6.,  10.,  15.,  21.])第一步:每个值都变成float了

  array([1，1+2=3，1+2+3=6，1+2+3+4=10，1+2+3+4+5=15，1+2+3+4+5+6=21]）第二部：累加

到此，关于“np.cumsum怎么使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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