如何找到 numpy 轴上的最终累积总和？ [复制]答案

【问题标题】：How can I find the final cumulative sum across numpy axis? [duplicate]如何找到 numpy 轴上的最终累积总和？ [复制]
【发布时间】：2019-04-07 03:16:22
【问题描述】：

我有一个 numpy 数组

np.array(data).shape 
(50,50)

现在，我想找到轴 = 1 的累积和。问题是 cumsum 创建了一个累积和数组，但我只关心每一行的最终值。

这当然是不正确的：

np.cumsum(data, axis=1)[-1]

有没有一种简洁的方法可以在不循环数组的情况下做到这一点。

【问题讨论】：

这个问题措辞有点奇怪，但是最后的累计总和还是只是总和，所以重复适用

标签： python numpy

【解决方案1】：

如果不需要任何ufunc的中间累加结果，可以使用numpy.ufunc.reduce。

>>> a = np.arange(9).reshape(3,3)
>>> a
>>> 
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])
>>> 
>>> np.add.reduce(a, axis=1)
>>> array([ 3, 12, 21])

但是，在sum 的情况下，Willem's answer 显然更胜一筹并且是首选。请记住，在一般情况下，有ufunc.reduce。

【讨论】：

【解决方案2】：

您快到了，但正如您现在所拥有的那样，您只选择了最后一行。您需要的是从最后一列中选择所有行，因此最后的索引应该是：[:,-1]。

例子：

>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14],
       [15, 16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23, 24]])

>>> a.cumsum(axis=1)[:,-1]
array([ 10,  35,  60,  85, 110])

请注意，我将保留此内容，因为我认为它可以解释您的尝试出了什么问题，但不可否认，在其他答案中有更有效的方法！

【讨论】：

太棒了！非常感谢。

【解决方案3】：

每一行的final累积总和，其实就是每一行的sum，或者说row-wise sum，所以我们可以这样实现：

>>> x.sum(axis=1)
array([ 10,  35,  60,  85, 110])

所以这里对于每一行，我们计算所有列的总和。因此，我们不需要首先生成两者之间的总和（这些可能会存储在 numpy 的累加器中），但不需要在数组中“发出”。

【讨论】：

哈，你说得对。谢谢！