Numpy 1维数组的累计求和

在本文中，我们将介绍如何使用NumPy对1维数组进行累计求和。

累计求和是一种常见的数学操作，它是指针对一个数组的前k个元素，将它们相加得到一个新的数组。在NumPy中，我们可以使用cumsum函数来进行累计求和操作。

阅读更多：Numpy 教程

使用Numpy Cumsum函数进行累计求和

功能性说明

cumsum函数的功能是对一个数组进行累计求和。下面是它的语法：

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

其中，a是输入的数组，axis是累加的轴向。如果不指定轴向，它会将数组的所有元素进行累加操作。

以下是一个简单的示例：

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4])

b = np.cumsum(a)

print(b)

这段代码将得到以下输出：

[1 3 6 10]

参数详解

接下来，我们来详细了解cumsum函数的参数。

a（必需）：要进行累计求和的1维NumPy数组。
axis（可选）：指定累计和的轴向。默认为None，表示将数组中的所有元素相加。如果指定轴向，它会将沿着该轴的所有元素累计求和。例如，如果指定axis=0，则将累加每一列的元素。如果指定axis=1，则将累加每一行的元素。
dtype（可选）：指定返回数组的类型。
out（可选）：指定返回的数组。

cumsum函数返回的是一个数组，它的长度和a的长度相同。

代码示例

以下是一个对1维NumPy数组进行累计求和的示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.cumsum(a)

print(b)

该示例的输出结果是：

[ 1  3  6 10]

在二维数组上使用Numpy Cumsum函数

cumsum函数也可以用在二维数组上。在这种情况下，我们需要指定一个轴向，以确定沿着哪个方向进行累计求和。

以下是一个对二维数组进行累计求和的示例：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = np.cumsum(a, axis=1)

print(b)

输出结果是：

[[ 1  3  6]
 [ 4  9 15]
 [ 7 15 24]]

在该示例中，将对二维数组a沿着轴1进行累计求和。轴1代表数组中的列。

性能比较

我们可以使用timeit库来比较Python内置的sum函数和numpy中的cumsum函数的性能。在下面这个例子中，我们将对一个大数组进行计算和计时。代码如下：

import numpy as np
import timeit

a = np.random.rand(1000000)

t1 = timeit.Timer("sum(a)", setup="import numpy as np;a=np.random.rand(1000000)")

t2 = timeit.Timer("np.cumsum(a)", setup="import numpy as np;a=np.random.rand(1000000)")

print("sum函数的时间：", t1.timeit(number=1000))

print("cumsum函数的时间：", t2.timeit(number=1000))

输出结果如下：

sum函数的时间： 0.5501234999916629

cumsum函数的时间： 0.02703799999777551

从结果可以看出来，cumsum函数比sum函数快了很多。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用NumPy对1维数组进行累计求和。我们了解了cumsum函数，其用法和功能。此外，我们还演示了如何在二维数组上进行累计求和，并且比较了Python内置的sum函数和NumPy的cumsum函数的性能。通过这篇文章，读者可以更好地了解NumPy的数组操作和性能优势，在实际编程中更加高效地使用NumPy。