本篇文章為大家展示了cumsum函數(shù)怎么在python項(xiàng)目中使用，內(nèi)容簡(jiǎn)明扼要并且容易理解，絕對(duì)能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

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1.對(duì)于一維輸入a（可以是list，可以是array，假設(shè)a=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] ，就是當(dāng)前列之前的和加到當(dāng)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.對(duì)于二維輸入a，axis=0(第1行不動(dòng)，將第1行累加到其他行)；axis=1(進(jìn)入最內(nèi)層，轉(zhuǎn)化成列處理。第1列不動(dòng)，將第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.對(duì)于三維輸入a, axis=0 (第1行不動(dòng)，將第1行累加到其他行)； axis=1(進(jìn)入第2層，每個(gè)第二層第1行不動(dòng)，累加到其他行)； axis=2(進(jìn)入最內(nèi)層，轉(zhuǎn)化成列處理。第1列不動(dòng)，將其累加到其他列)，注意維數(shù)從外到內(nèi)是0-2編號(hào)，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是一個(gè) 2 x 2 x 3 的 list，解釋起來有點(diǎn)麻煩，先把 a 變種風(fēng)格

[ //axis=0
       [//axis=1。同時(shí)是axis=0所對(duì)應(yīng)的第 1 行，注意是此中括號(hào)包含的整個(gè)內(nèi)容
          [1, 2, 3], //axis=2。同時(shí)是 axis=1所對(duì)的第1行
          [4, 5, 6] //axis=2
       ],
       [//axis=1。同時(shí)是axis=0所對(duì)應(yīng)的第 2行
          [7, 8, 9], //axis=2。同時(shí)是 axis=1所對(duì)的第1行
          [10, 20, 30] //axis=2
       ],
   ]

axis=0說明，第1維度，包含2行，綠色中括號(hào)的list，第1行(也就是由1,2,3,4,5,6組成的list)不動(dòng)，累加到第二行，注意是累加
axis=1說明，第2維度,  每個(gè)綠色中括號(hào)里第1行不變，也就是 [1,2,3]和[7,8,9]不動(dòng)，累加到同兄弟行（同屬一個(gè)中括號(hào)的行）
axis=2說明，第3維度，也是最內(nèi)層，轉(zhuǎn)化成列處理，紫色數(shù)字所在列不動(dòng)，累加到其他列上

上述內(nèi)容就是cumsum函數(shù)怎么在python項(xiàng)目中使用，你們學(xué)到知識(shí)或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識(shí)儲(chǔ)備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道。

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