numpy.cumsum() in Python – Tutorial

Die Python numpy.cumsum() Funktion gibt die kumulative Summe der Elemente entlang der angegebenen Achse zurück.

Syntax der Python numpy.cumsum() Funktion

Die Syntax der cumsum() Methode ist:

cumsum(array, axis=None, dtype=None, out=None)

Das Array kann ein ndarray oder array-ähnliche Objekte wie verschachtelte Listen sein.
Das axis-Parameter definiert die Achse, entlang derer die kumulative Summe berechnet wird. Wenn die Achse nicht angegeben wird, dann wird das Array abgeflacht, und die kumulative Summe wird für das Ergebnisarray berechnet.
Das dtype-Parameter definiert den Ausgabedatentyp, wie zum Beispiel float und int.
Das optionale out-Parameter wird verwendet, um das Array für das Ergebnis anzugeben.

Beispiele für Python numpy.cumsum()

Lassen Sie uns einige Beispiele zur Berechnung der kumulativen Summe von numpy Array-Elementen ansehen.

1. Kumulative Summe der Numpy Array-Elemente ohne Achse

import numpy as np

array1 = np.array(
    [[1, 2],
     [3, 4],
     [5, 6]])

total = np.cumsum(array1)
print(f'Cumulative Sum of all the elements is {total}')

Output: Kumulative Summe aller Elemente ist [ 1 3 6 10 15 21]

Hier wird das Array zuerst abgeflacht zu [ 1 2 3 4 5 6]. Dann wird die kumulative Summe berechnet, was zu [ 1 3 6 10 15 21] führt.

2. Kumulative Summe entlang der Achse

import numpy as np

array1 = np.array(
    [[1, 2],
     [3, 4],
     [5, 6]])

total_0_axis = np.cumsum(array1, axis=0)
print(f'Cumulative Sum of elements at 0-axis is:\n{total_0_axis}')

total_1_axis = np.cumsum(array1, axis=1)
print(f'Cumulative Sum of elements at 1-axis is:\n{total_1_axis}')

Output:

 [[ 1  2]
     [ 4  6]
     [ 9 12]]
    Cumulative Sum of elements at 1-axis is:
    [[ 1  3]
     [ 3  7]
     [ 5 11]]

Kumulative Summe der Elemente bei Achse 0 ist:

3. Spezifizierung des Datentyps für das Array der kumulativen Summe

import numpy as np

array1 = np.array(
    [[1, 2],
     [3, 4],
     [5, 6]])

total_1_axis = np.cumsum(array1, axis=1, dtype=float)
print(f'Cumulative Sum of elements at 1-axis is:\n{total_1_axis}')

Output:

Cumulative Sum of elements at 1-axis is:
    [[ 1.  3.]
     [ 3.  7.]
     [ 5. 11.]]