一、参数
numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)
函数的功能是返回给定axis上的累计和
二、实例
1.一维
>>>import numpy as np
>>> a=[1,2,3,4,5,6,7]
>>> np.cumsum(a)
array([ 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28])
2.二维
重点：axis=0,按列扫描，可以获取行名称
>>>import numpy as np
>>> c=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
>>> np.cumsum(c,axis=0)
#axis=0，代表以行方式扫描，第一次扫描第一行，第二次扫描第二行，以此类推。
#第一行扫描时，没有前几行可累加，所以数值不变。扫描到第二行，累加前几行，以此类推。
array([[ 1, 2, 3],
[ 5, 7, 9],
[12, 15, 18]])
重点：axis=1，按行扫描，可以获取列名称
>>> np.cumsum(c,axis=1)
#axis=1，代表以列方式扫描，第一次扫描第一列，第二次扫描第二列，以此类推。
#第一列扫描时，没有前几列可累加，所以数值不变。扫描到第二列，累加前几列，以此类推。
array([[ 1, 3, 6],
[ 4, 9, 15],
[ 7, 15, 24]])
3.三维
>>>import numpy as np
>>> a
[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 20, 30]]]
>>> np.cumsum(a,axis=0)
#行1不变，行2累加。
array([[[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6]],
[[ 8, 10, 12],
[14, 25, 36]]])
>>> np.cumsum(a,axis=1)
#列1不变，列2累加。
array([[[ 1, 2, 3],
[ 5, 7, 9]],
[[ 7, 8, 9],
[17, 28, 39]]])
>>> np.cumsum(a,axis=2)
#高1不变，高2累加，高3累加。
array([[[ 1, 3, 6],
[ 4, 9, 15]],
[[ 7, 15, 24],
[10, 30, 60]]])
三、备注
若有错误，还望指出，我会及时更新，谢谢！
