Python Numpy recarray.cumsum()函数
在numpy中,数组可以有一个包含字段的数据类型,类似于电子表格中的列。一个例子是[(a, int), (b, float)] ,其中数组中的每个条目是一对(int, float)。通常情况下,这些属性使用字典查询,如arr[‘a’] 和 arr[‘b’] 。记录数组允许字段作为数组的成员被访问,使用arr.a和arr.b。
numpy.recarray.cumsum()函数返回给定轴上数组元素的累积和。
语法 : numpy.recarray.cumsum(axis=None, dtype=None, out=None)
参数:
axis :计算累积和的轴。默认是计算扁平化阵列的总和。
dtype : 返回数组的类型,以及元素相乘的累加器的类型。
out : [ndarray, optional] 一个储存结果的位置。
-> 如果提供,它必须有一个输入广播到的形状。
-> 如果没有提供或没有,将返回一个新分配的数组。
返回 : 一个容纳结果的新数组被返回,除非指定out,在这种情况下,它被返回。
代码#1:
# Python program explaining
# numpy.recarray.cumsum() method
# importing numpy as geek
import numpy as geek
# creating input array with 2 different field
in_arr = geek.array([[(5.0, 2), (3.0, -4), (6.0, 9)],
[(9.0, 1), (5.0, 4), (-12.0, -7)]],
dtype =[('a', float), ('b', int)])
print ("Input array : ", in_arr)
# convert it to a record array,
# using arr.view(np.recarray)
rec_arr = in_arr.view(geek.recarray)
print("Record array of float: ", rec_arr.a)
print("Record array of int: ", rec_arr.b)
# applying recarray.cumsum methods
# to float record array along axis 1
out_arr = rec_arr.a.cumsum( axis = 1)
print ("Output array along axis 1: ", out_arr)
# applying recarray.cumsum methods
# to int record array along default axis
out_arr = rec_arr.b.cumsum()
print ("Output array along default axis : ", out_arr)
输出:
Input array : [[( 5., 2) ( 3., -4) ( 6., 9)]
[( 9., 1) ( 5., 4) (-12., -7)]]
Record array of float: [[ 5. 3. 6.]
[ 9. 5. -12.]]
Record array of int: [[ 2 -4 9]
[ 1 4 -7]]
Output array along axis 1: [[ 5. 8. 14.]
[ 9. 14. 2.]]
Output array along default axis : [ 2 -2 7 8 12 5]