numpy.cumsum

numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None) [source]

Возвращает кумулятивную сумму элементов вдоль заданной оси.

Параметры:

a : array_like Массив входных данных. axis : int, optional Ось, по которой вычисляется кумулятивная сумма. По умолчанию (None) вычисляется кумулятивная сумма по сплющенному массиву. dtype : dtype, optional Тип возвращаемого массива и аккумулятора, в котором суммируются элементы. Если dtype не указан, он по умолчанию равен типу данных a, за исключением случаев, когда a имеет целочисленный тип данных с точностью меньше, чем у стандартного целочисленного типа платформы. В этом случае используется стандартный целочисленный тип платформы. out : ndarray, optional Альтернативный массив вывода, в который следует поместить результат. Он должен иметь такую же форму и длину буфера, как и ожидаемый результат, но тип будет преобразован при необходимости. Подробнее см. doc.ufuncs (раздел «Аргументы вывода»).

Возвращает:

cumsum_along_axis : ndarray. Возвращается новый массив, содержащий результат, если out не указан, в противном случае возвращается ссылка на out. Результат имеет такой же размер, как a, и такую же форму, как a, если axis не равен None или a является одномерным массивом.

См. также

sum

Сумма элементов массива.

trapz

Интегрирование значений массива с помощью составного правила трапеций.

diff

Вычисление n-й дискретной разности вдоль заданной оси.

Примечания

Арифметические операции выполняются по модулю при использовании целочисленных типов, и ошибка не генерируется при переполнении.

Примеры

>>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> np.cumsum(a)
array([ 1,  3,  6, 10, 15, 21])
>>> np.cumsum(a, dtype=float)     # specifies type of output value(s)
array([  1.,   3.,   6.,  10.,  15.,  21.])

>>> np.cumsum(a,axis=0)      # sum over rows for each of the 3 columns
array([[1, 2, 3],
       [5, 7, 9]])
>>> np.cumsum(a,axis=1)      # sum over columns for each of the 2 rows
array([[ 1,  3,  6],
       [ 4,  9, 15]])