这篇文章主要介绍“np.cumsum怎么使用”，在日常操作中，相信很多人在np.cumsum怎么使用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”np.cumsum怎么使用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)
axis=0，按照行累加。
axis=1，按照列累加。
axis不给定具体值，就把numpy数组当成一个一维数组。
>>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) >>> a >>> np.cumsum(a) array([ 1, 3, 6, 10, 15, 21]) >>> >>> np.cumsum(a,axis=0) #按照行累加，行求和 array([[1, 2, 3], [5, 7, 9]]) [1, 2, 3]------> |1 |2 |3 | [4, 5, 6]------> |5=1+4 |7=2+5 |9=3+6| >>> np.cumsum(a,axis=1) #按照列累加，列求和 array([[ 1, 3, 6], [ 4, 9, 15]]) [1, 2, 3]------> |1 |2+1 |3+2+1 | [4, 5, 6]------> |4 |4+5 |4+5+6 | >>> np.cumsum(a, dtype=float) # 指定输出类型。 array([ 1., 3., 6., 10., 15., 21.])第一步:每个值都变成float了 array([1，1+2=3，1+2+3=6，1+2+3+4=10，1+2+3+4+5=15，1+2+3+4+5+6=21]）第二部：累加
到此，关于“np.cumsum怎么使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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