1、作用
cumsum 的作用主要就是计算轴向的累加和。
def cumsum(self, axis=None, dtype=None, out=None):""":param axis::param dtype::param out:"""
2、每个参数意义
2.1 axis
假设二维数组：
2.1.1 不指定参数
不指定 axis 参数时，把二维数组当作了一维数组处理，进行累计求和运算。即1,1+2,1+2+3,1+2+3+4,1+2+3+4+5,1+2+3+4+5+6
import numpy as npa = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
np.cumsum(a)
输出：
array([ 1, 3, 6, 10, 15, 21], dtype=int32)
2.1.2 axis = 0
axis=0 指的是按行累加，即 本行 = 本行 + 上一行，即：5=1+4,7=2+5,9=3+6
import numpy as npa = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
np.cumsum(a, axis=0)
输出：
array([[1, 2, 3],[5, 7, 9]], dtype=int32)
可以看出，上述代码是按照轴0进行累计求和的。
2.1.3 axis = 1
参数 axis=1 指的是按列相加，即 本列 = 本列 + 上一列，即：3=1+2，6=1+2+3，9=4+5，15=4+5+6
import numpy as npa = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
np.cumsum(a, axis=1)
输出：
array([[ 1, 3, 6],[ 4, 9, 15]], dtype=int32)
可以看出，上述代码是按照轴1进行累计求和的。
2.1.4 更高参数
关于更高维的数组的运算我就暂时就不测试了，暂时也用不上。 大伙可以在评论区探讨一下。
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