Numpy条件numpy.cumsum

在Numpy中，有许多重要的功能函数，其中numpy.cumsum()就是一个很有用的函数。这个函数用于计算数组元素的累积和。在本文中，我们将介绍numpy.cumsum()的使用方法和一些示例。

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numpy.cumsum()函数的基本用法

numpy.cumsum()函数计算数组元素的累积和，它的语法是numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)。其中，a是输入的数组；axis是指定沿着哪个轴方向计算，默认为None，表示返回全部元素的累积和；dtype是输出数组的类型，如果没有指定，则默认采用输入数组的类型；out是指定输出数组，如果没有指定，则会创建一个新的数组来存储结果。

下面是一个简单的示例，展示numpy.cumsum()函数的基本用法：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.cumsum(a)
print(b)

输出结果为：

[1 3 6]

这里，我们创建了一个一维数组a=[1, 2, 3]，然后调用numpy.cumsum()函数对其进行累积求和，得到了一个新的数组b=[1, 3, 6]，其中b[0]=a[0]，b[1]=a[0]+a[1]，b[2]=a[0]+a[1]+a[2]。

numpy.cumsum()函数的高级用法

除了基本的用法之外，numpy.cumsum()函数还有一些高级用法，我们将在下面的示例中进行介绍。

示例1：计算二维数组元素的累积和

numpy.cumsum()函数不仅可以计算一维数组元素的累积和，还可以计算二维数组元素的累积和。下面是一个示例：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = np.cumsum(a, axis=0)
print(b)

输出结果为：

[[ 1  2  3]
 [ 5  7  9]
 [12 15 18]]

这里，我们创建了一个二维数组a=[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]，然后沿着第一个轴求累积和，得到了一个新的数组b=[[1, 2, 3], [5, 7, 9], [12, 15, 18]]，其中b[0,:]=a[0,:]，b[1,:]=a[0,:]+a[1,:]，b[2,:]=a[0,:]+a[1,:]+a[2,:]。

示例2：计算数组中满足条件的元素的累积和

有时候，我们需要计算数组中满足某些条件的元素的累积和，这时候可以借助numpy.cumsum()函数和布尔索引来实现。下面是一个示例：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = np.array([True, False, True, False, False])
b = np.cumsum(a[mask])
print(b)

输出结果为：

[1 4]

这里，我们创建了一个一维数组a=[1, 2, 3, 4, 5]，然后创建了一个布尔数组mask=[True, False, True, False, False]，表示我们只对a中满足条件的元素进行累积求和；最后，通过布尔索引和numpy.cumsum()函数来得到所需的结果，即b=[1, 4]，其中b[0]=a[0]，b[1]=a[0]+a[2]。

示例3：计算数组元素在某一维度上的前缀和

除了计算累积和，numpy.cumsum()函数还可以计算数组元素在某一维度上的前缀和。下面是一个示例：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
b = np.cumsum(a, axis=1)
print(b)

输出结果为：

[[ 1  3]
 [ 3  7]
 [ 5 11]]

这里，我们创建了一个二维数组a=[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]，然后沿着第二个轴求前缀和，得到了一个新的数组b=[[1, 3], [3, 7], [5, 11]]，其中b[:,0]=a[:,0]，b[:,1]=a[:,0]+a[:,1]。

总结

本文介绍了numpy.cumsum()函数的基本使用方法以及一些高级用法，包括计算二维数组元素的累积和、计算满足条件的元素的累积和、计算数组元素在某一维度上的前缀和等。可以看出，numpy.cumsum()函数非常方便实用，可以在很多数据分析和处理的场景中派上用场。