二、cumsum函式理解1、案例：
import numpy as np
arr=np.arange(1,48,2).reshape(2,3,4)
print(arr)
[[[ 1 3 5 7]
[ 9 11 13 15]
[17 19 21 23]]
[[25 27 29 31]
[33 35 37 39]
[41 43 45 47]]]
arr.cumsum(0)array([[[ 1, 3, 5, 7],
[ 9, 11, 13, 15],
[17, 19, 21, 23]],
[[26, 30, 34, 38],
[42, 46, 50, 54],
[58, 62, 66, 70]]], dtype=int32)
arr.cumsum(1)array([[[ 1, 3, 5, 7],
[ 9, 11, 13, 15],
[17, 19, 21, 23]],
[[26, 30, 34, 38],
[42, 46, 50, 54],
[58, 62, 66, 70]]], dtype=int32)
arr.cumsum(2)array([[[ 1, 4, 9, 16],
[ 9, 20, 33, 48],
[ 17, 36, 57, 80]],
[[ 25, 52, 81, 112],
[ 33, 68, 105, 144],
[ 41, 84, 129, 176]]], dtype=int32)
cumsum(a, axis=none, dtype=none, out=none)
a.cumsum(axis=none, dtype=none, out=none)
返回：沿著指定軸的元素累加和所組成的陣列，其形狀應與輸入陣列a一致
其中cumsum函式的引數：
三、總結
理解一些東西，應該從例項出發，再回頭看概念。先概念的話。。。。。。。很煩，
1、axis:軸（陣列的維度），在某些場景：有人也稱索引
2、軸向元素
numpy中的cumsum函式
cumsum 計算軸向元素累加和，返回由中間結果組成的陣列 重點就是返回值是 由中間結果組成的陣列 以下 在python3.6版本執行成功！下面看 定義乙個223的陣列，所以其shape是2，2，3，索引分別0，1，2 shape 索引 2 02 1 3 2 import numpy as np a...
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