在Python中查找一维数组的运行总和的程序

在Python中，通过使用 numpy 库，可以很方便地计算一维数组的运行总和。numpy 是 Python 的一个强大的数值计算扩展库，可以处理数组和矩阵运算。下面，我们将介绍如何使用 numpy 计算一维数组的运行总和，并展示示例代码。

numpy 库

首先需要安装 numpy 库。使用 pip 安装 numpy 库的命令为：

pip install numpy

安装完 numpy 库后，需要在 Python 脚本中导入 numpy 库才能使用它。导入 numpy 库的命令为：

import numpy as np

这条语句将 numpy 库导入为 np 对象，以后我们可以使用 np 来调用 numpy 库的函数。

计算一维数组的运行总和

下面，我们将介绍如何使用 numpy 计算一维数组的运行总和。运行总和，即连续相加的和。例如，对于数组 [1, 2, 3, 4, 5]，它的运行总和为 1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15。

使用 numpy 计算一维数组的运行总和，需要使用函数 np.cumsum()。cumsum 是 cumulative sum 的缩写，表示累积和。np.cumsum() 函数的参数为一个一维数组，返回值也是一个一维数组，数组的每个元素表示原数组中对应位置及之前的元素的和。例如，对于数组 [1, 2, 3, 4, 5]，np.cumsum([1, 2, 3, 4, 5]) 的返回值为 [1, 3, 6, 10, 15]，分别表示原数组的前 1 个元素、前 2 个元素、前 3 个元素、前 4 个元素、所有元素的和。

下面是一个计算一维数组的运行总和的示例代码：

import numpy as np

arr = [1, 2, 3, 4, 5]
print(np.cumsum(arr))

运行以上代码，输出结果为：

[ 1  3  6 10 15]

不连续的一维数组

如果一维数组是不连续的，也可以使用 np.cumsum() 函数计算它的运行总和。

例如，对于数组 [1, 2, 3, 5, 8, 12]，其中不连续的部分为 5 和 8，它的运行总和为 1 + 2 + 3 + 5 + 8 + 12 = 31。

使用 np.cumsum() 函数计算不连续的一维数组的运行总和，需要将不连续部分的值设为零。下面是一个计算不连续的一维数组的运行总和的示例代码：

import numpy as np

arr = [1, 2, 3, 0, 5, 0, 8, 12]
idx = np.flatnonzero(arr)  # 返回值为 arr 中非零元素的下标
arr[idx[1]-1:idx[2]] = 0   # 将不连续的部分设为零
print(np.cumsum(arr))

运行以上代码，输出结果为：