python中numpy库的cumsum()函数

cumsum函数用于计算数组的累积和,返回每个元素及其之前所有元素的总和。例如,给定数组[1,2,3,4,5],cumsum会生成[1,3,6,10,15],每个数是前一个数的累加结果。

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在Python中,`cumsum`是一个NumPy函数,用于计算数组的累积和。`cumsum`返回一个新的数组,其中每个元素是原始数组对应位置及之前所有元素的和。

下面是一个示例:

```python
import numpy as np

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

print(cumulative_sum)
```

输出结果为:

```
[ 1  3  6 10 15]
```

在上述示例中,我们首先导入`numpy`模块并创建了一个名为`arr`的NumPy数组。然后,使用`np.cumsum`函数对数组进行累积求和,将结果存储在`cumulative_sum`变量中。最后,打印输出`cumulative_sum`的值。

可以看到,输出结果为 `[1 3 6 10 15]`,这是原始数组 `[1, 2, 3, 4, 5]` 的累积和数组。每个元素都是前面元素的和,第一个元素是原始数组中的第一个元素。

### NumPy 的功能与使用 #### 什么是NumPyNumPyPython 科学计算中最基础的之一,提供了大量的数学函数和数组操作功能,能够支持高效的数值运算[^1]。 #### 创建数组 可以利用 `numpy.array()` 函数创建一个简单的 NumPy 数组: ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) print(arr) ``` 除了从列表转换而来外,还可以通过指定范围的方式生成特定模式的数据集。例如,`np.arange(start, stop, step)` 可用于创建等差数列;而 `np.linspace(start, end, num_samples)` 则能构建线性空间内的均匀分布样本点集合[^2]。 #### 基本属性访问 对于已经存在的 ndarray 对象而言,可以通过 `.shape`, `.dtype`, 和 `.size` 属性获取其形状、数据类型以及元素总数的信息: ```python array_info = { 'Shape': arr.shape, 'Data Type': arr.dtype.name, 'Size': arr.size } for key, value in array_info.items(): print(f"{key}: {value}") ``` #### 数据处理方法 NumPy 提供了许多内置的方法来进行矩阵变换、统计分析等工作。比如求解转置矩阵可通过调用 `.T` 或者 `transpose()` 方法实现;要得到某个维度上的累积和,则可应用 `cumsum(axis=n)` 参数化形式完成相应计算任务[^3]。 #### 高效性能优势 相比于纯 Python 实现方案来说,在相同逻辑条件下采用 NumPy 进行批量向量化表达式的评估往往可以获得显著的速度提升效果。这是因为底层实现了 C/Fortran 编译级别的优化机制所致。
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