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如何将2d Numpy数组中的轴上的累加和应用于之前的值?

在NumPy中,可以使用cumsum()函数将2D NumPy数组中轴上的累加和应用于之前的值。

cumsum()函数返回一个具有相同形状的数组,其中每个元素是原始数组中该位置及之前所有元素的累加和。

以下是将2D NumPy数组中轴上的累加和应用于之前的值的步骤:

  1. 导入NumPy库:
代码语言:txt
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import numpy as np
  1. 创建一个2D NumPy数组:
代码语言:txt
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arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
  1. 使用cumsum()函数计算轴上的累加和:
代码语言:txt
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cumulative_sum = np.cumsum(arr, axis=0)

这将返回一个具有相同形状的数组,其中每个元素是原始数组中该位置及之前所有元素的累加和。

  1. 打印结果:
代码语言:txt
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print(cumulative_sum)

输出结果为:

代码语言:txt
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[[ 1  2  3]
 [ 5  7  9]
 [12 15 18]]

这是原始数组中每个位置及之前所有元素的累加和。

通过应用cumsum()函数,我们可以在2D NumPy数组中的特定轴上计算累加和,并将其应用于之前的值。这在处理图像、信号处理、时间序列等领域中非常有用。

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