python numpy中cumsum的用法详解

作者:进阶机器学习 时间:2022-09-17 03:21:17 

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
20
21
32

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]]]



[[[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]]



[[ 8 9 10 11]
 [12 13 14 15]]



[[16 17 18 19]
 [20 21 22 23]]



[[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

来源:https://blog.csdn.net/yuansuo0516/article/details/78331568/

标签:python,numpy,cumsum
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