python cumsum函数

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这个函数的功能是返回给定axis上的累计和

函数的原型如下:详见 doc

 numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)
    Return the cumulative sum of the elements along a given axis.

官方的文档是没有详细解释,本人做了测试自己把理解的写下。

1.对于一维输入a(可以是list,可以是array,假设a=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] ,就是当前列之前的和加到当前列上,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.对于二维输入a,axis=0(第1行不动,将第1行累加到其他行);axis=1(进入最内层,转化成列处理。第1列不动,将第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.对于三维输入a, axis=0 (第1行不动,将第1行累加到其他行); axis=1(进入第2层,每个第二层第1行不动,累加到其他行); axis=2(进入最内层,转化成列处理。第1列不动,将其累加到其他列),注意维数从外到内是0-2编号,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是一个 2 x 2 x 3 的 list,解释起来有点麻烦,先把 a 变种风格
[ //axis=0
             [//axis=1。同时是axis=0所对应的第 1 行,注意是此中括号包含的整个内容
                   [1, 2, 3], //axis=2。同时是 axis=1所对的第1行
                   [4, 5, 6] //axis=2
             ],
             [//axis=1。同时是axis=0所对应的第 2行
                    [7, 8, 9], //axis=2。同时是 axis=1所对的第1行
                    [10, 20, 30] //axis=2
             ],
     ]

axis=0说明,第1维度,包含2行,绿色中括号的list,第1行(也就是由1,2,3,4,5,6组成的list)不动,累加到第二行,注意是累加
axis=1说明,第2维度,  每个绿色中括号里第1行不变,也就是 [1,2,3]和[7,8,9]不动,累加到同兄弟行(同属一个中括号的行)
axis=2说明,第3维度,也是最内层,转化成列处理,紫色数字所在列不动,累加到其他列上

对于更高维度,可以参考3维来从外向内剥离的方式理解

参考文献

cumsum官方doc

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