原创|Python|cumsum()

一、参数
numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)
函数的功能是返回给定axis上的累计和

二、实例
1.一维

>>>import numpy as np
>>> a=[1,2,3,4,5,6,7]
>>> np.cumsum(a)
array([  1,   3,   6,  10,  15,  21,  28])

2.二维

重点：axis=0,按列扫描，可以获取行名称

>>>import numpy as np
>>> c=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
>>> np.cumsum(c,axis=0) 
#axis=0，代表以行方式扫描，第一次扫描第一行，第二次扫描第二行，以此类推。
#第一行扫描时，没有前几行可累加，所以数值不变。扫描到第二行，累加前几行，以此类推。
array([[ 1,  2,  3],
       [ 5,  7,  9],
       [12, 15, 18]])

重点：axis=1，按行扫描，可以获取列名称

>>> np.cumsum(c,axis=1)
#axis=1，代表以列方式扫描，第一次扫描第一列，第二次扫描第二列，以此类推。
#第一列扫描时，没有前几列可累加，所以数值不变。扫描到第二列，累加前几列，以此类推。
array([[ 1,  3,  6],
       [ 4,  9, 15],
       [ 7, 15, 24]])

3.三维

>>>import numpy as np
>>> a
[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 20, 30]]]
>>> np.cumsum(a,axis=0)
#行1不变，行2累加。
array([[[ 1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6]],
        [[ 8, 10, 12],
        [14, 25, 36]]])
>>> np.cumsum(a,axis=1)
#列1不变，列2累加。
array([[[ 1,  2,  3],
        [ 5,  7,  9]],
        [[ 7,  8,  9],
        [17, 28, 39]]])
>>> np.cumsum(a,axis=2)
#高1不变，高2累加，高3累加。
array([[[ 1,  3,  6],
        [ 4,  9, 15]],
        [[ 7, 15, 24],
        [10, 30, 60]]])

三、备注
若有错误，还望指出，我会及时更新，谢谢！