Рубрики
Без рубрики

Как использовать функцию Numpy cumsum() в Python

Функция Numpy cumsum() используется, когда нам нужно или нужно вычислить совокупную сумму элементов массива по заданной оси.

Автор оригинала: Team Python Pool.

В модуле Numpy мы обсудили множество функций, используемых для работы с многомерным массивом. Иногда мы сталкиваемся с тем, что хотим вычислить кумулятивную сумму элемента, присутствующего в данном массиве. В этом уроке мы обсудим концепцию функции numpy cumsum (), которая используется, когда мы хотим вычислить совокупную сумму элементов массива по заданной оси.

Что такое функция Numpy cumsum ()?

Функция Numpy cumsum() используется, когда нам нужно вычислить совокупную сумму элементов массива. Если ось задана, то она вернет массив с совокупной суммой элементов вдоль осей. Совокупная сумма массива подобна первому элементу, а второй элемент-сумме первого элемента и второго элемента, третий элемент-сумме первого элемента, второго элемента и третьего элемента и так далее.

Синтаксис Numpy cumsum

numpy.cumsum(arr, axis=None, dtype=None, out=None)

Параметры

  • arr: [Массивоподобный]. Это входной массив, содержащий числа, кумулятивная сумма которых желательна. Если arr не является массивом, выполняется преобразование.
  • axis: Это целочисленное значение, которое является необязательным входом. Это ось, по которой вычисляется кумулятивная сумма. По умолчанию именно None вычисляет сумму сплющенного массива.
  • Тип: Это необязательный вход. Это тип возвращаемого массива и накопителя, в котором суммируются элементы. Если мы не указываем dtype, то по умолчанию используется dtype a, если только a не имеет целочисленного dtype с точностью меньшей, чем у целого числа платформы по умолчанию. В этом случае используется целое число платформы по умолчанию.

  • out: Это и массив, и необязательный вход. Это место, где мы храним результат.

    • Если мы его предоставляем, то он должен иметь форму, на которую транслируются входные сигналы.
    • Если мы его не предоставляем, то возвращается только что выделенный массив.

Возвращаемое значение Numpy cumsum

Возвращаемое значение является новым массивом, если не указано out, и в этом случае оно возвращается.

Пример функции Numpy cumsum ()?

Здесь мы обсудим, как мы можем написать функцию cumsum() из библиотеки numpy.

1. Принимая в качестве входных данных только переменную

В этом примере мы импортируем библиотеку numpy в python. Мы не будем принимать входные данные в виде массива. Мы возьмем целочисленную переменную, а затем применим функцию numpy cumsum () . Следовательно, мы увидим, что преобразование сделано. Давайте рассмотрим этот пример для более детального понимания концепции.

#taking input as a variable
#importing numpy library
import numpy as np

a = 15
print("input taken : ",a)
output = np.cumsum(a)
print("conversion done : ",output)

Выход:

input taken :  15
conversion done :  [15]

Объяснение:

  • Во-первых, мы будем импортировать библиотеку numpy с псевдонимом np.
  • Затем мы возьмем переменную a, в которой хранится целочисленное значение 15.
  • После этого мы напечатаем входное значение.
  • Затем мы применим функцию numpy cumsum() и сохраним выходные данные в выходной переменной.
  • Наконец, мы напечатаем результат.
  • Следовательно, вы можете видеть результат как выполненное преобразование, так как это было единственное целочисленное значение.

2. Принятие входных данных в виде массива

В этом примере мы импортируем модуль numpy. Затем мы будем принимать входные данные в виде массива, а затем применять функцию numpy cumsum () . Наконец, мы увидим совокупную сумму массива. Давайте рассмотрим этот пример для более детального понимания концепции.

#taking input as an array
#importing numpy library
import numpy as np

arr = np.array([[1,2,3,4], [5,3,6,7]])
print("input taken : ",arr)
output = np.cumsum(arr)
print("Cumulative sum of array : ",output)

Выход:

input taken :  [[1 2 3 4]
 [5 3 6 7]]
Cumulative sum of array :  [ 1  3  6 10 15 18 24 31]

Объяснение:

  • Во-первых, мы будем импортировать библиотеку numpy с псевдонимом np.
  • Затем мы будем принимать входные данные в виде массива, внутри которого есть несколько целочисленных значений.
  • После этого мы напечатаем входной массив.
  • Затем мы применим функцию numpy cumsum() и сохраним выходные данные в выходной переменной.
  • Наконец, мы напечатаем результат.
  • Следовательно, вы можете видеть результат как совокупную сумму массива.

3. Взятие массива и оси в качестве параметра

В этом примере мы импортируем модуль numpy. Затем мы будем принимать входные данные в виде массива и применять ось как 0 и 1 в качестве параметра . Наконец, мы увидим выход на обеих осях и увидим разницу. Давайте рассмотрим этот пример для более детального понимания концепции.

#taking input as an array and axis parameter
#importing numpy library
import numpy as np

arr = np.array([[1,2,3,4], [5,3,6,7]])
print("input taken : ",arr)
output = np.cumsum(arr, axis = 0)
print("Cumulative sum of array at axis = 0: ",output)
out = np.cumsum(arr, axis = 1)
print("Cumulative sum of array at axis = 1 : ",out)

Выход:

input taken :  [[1 2 3 4]
 [5 3 6 7]]
Cumulative sum of array at axis = 0:  [[ 1  2  3  4]
 [ 6  5  9 11]]
Cumulative sum of array at axis = 1 :  [[ 1  3  6 10]
 [ 5  8 14 21]]

Объяснение:

  • Во-первых, мы будем импортировать библиотеку numpy с именем alias as np.
  • Затем мы будем принимать входные данные в виде массива, внутри которого есть несколько целочисленных значений.
  • После этого мы напечатаем входной массив.
  • Затем мы применим функцию numpy cumsum() с массивом, а ось будет равна 0 и 1 и сохранит выходные данные в переменной output и out.
  • Наконец, мы напечатаем оба вывода.
  • Следовательно, вы можете видеть результат как совокупную сумму массива с и.

4. Взятие массива и типа d в качестве параметра

В этом примере мы импортируем модуль numpy. Тогда мы будем принимать входные данные как массив и как тип данных массива. Наконец-то мы увидим результат. Давайте рассмотрим этот пример для более детального понимания концепции.

#taking input as an array and dtype as a parameter
#importing numpy library
import numpy as np

arr = np.array([[1,2,3,4], [5,3,6,7]])
print("input taken : ",arr)
output = np.cumsum(arr, dtype = float)
print("Cumulative sum of array : ",output)

Выход:

input taken :  [[1 2 3 4]
 [5 3 6 7]]
Cumulative sum of array :  [ 1.  3.  6. 10. 15. 18. 24. 31.]

Объяснение:

  • Во-первых, мы будем импортировать библиотеку numpy с псевдонимом np.
  • Затем мы будем принимать входные данные в виде массива, внутри которого есть несколько целочисленных значений.
  • После этого мы напечатаем входной массив.
  • Затем мы применим функцию numpy cumsum() с массивом и в качестве параметра и сохраним выходные данные в выходной переменной.
  • Наконец, мы напечатаем результат.
  • Следовательно, вы можете видеть выходные данные как совокупную сумму массива в типе данных float.

Вывод

В этом уроке мы познакомились с концепцией функции numpy cumsum (). Мы узнали, что такое функция numpy cumsum() и как вычисляется совокупная сумма данного элемента массива. Мы объяснили все многочисленные способы, с помощью которых мы можем вычислить совокупную сумму. Все способы подробно объясняются на примерах. Вы можете использовать любую из функций в соответствии с вашим выбором и вашими требованиями в программе.

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Читайте ещё по теме: