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]