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python cumsum函数的具体使用
站长资源 2025/11/1 佚名
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这个函数的功能是返回给定axis上的累计和函数的原型如下：详见 doc

 numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)
    Return the cumulative sum of the elements along a given axis.

官方的文档是没有详细解释，本人做了测试自己把理解的写下。

1.对于一维输入a（可以是list，可以是array，假设a=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] ，就是当前列之前的和加到当前列上，如下：

>import numpy as np
> a=[1,2,3,4,5,6,7]
> np.cumsum(a)
array([ 1,  3,  6, 10, 15, 21, 28, 36, 45, 55, 75, 105])

2.对于二维输入a，axis=0(第1行不动，将第1行累加到其他行)；axis=1(进入最内层，转化成列处理。第1列不动，将第1列累加到其他列)，如下：

>import numpy as np
> c=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
> np.cumsum(c,axis=0)
array([[ 1, 2, 3],
    [ 5, 7, 9],
    [12, 15, 18]])
> np.cumsum(c,axis=1)
array([[ 1, 3, 6],
    [ 4, 9, 15],
    [ 7, 15, 24]])

3.对于三维输入a, axis=0 (第1行不动，将第1行累加到其他行)； axis=1(进入第2层，每个第二层第1行不动，累加到其他行)； axis=2(进入最内层，转化成列处理。第1列不动，将其累加到其他列)，注意维数从外到内是0-2编号，如下：

>import numpy as np
> a
[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 20, 30]]]
> np.cumsum(a,axis=0)
array([[[ 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6]],
 
    [[ 8, 10, 12],
    [14, 25, 36]]])
> np.cumsum(a,axis=1)
array([[[ 1, 2, 3],
    [ 5, 7, 9]],
 
    [[ 7, 8, 9],
    [17, 28, 39]]])
> np.cumsum(a,axis=2)
array([[[ 1, 3, 6],
    [ 4, 9, 15]],
 
    [[ 7, 15, 24],
    [10, 30, 60]]])

a是一个 2 x 2 x 3 的 list，解释起来有点麻烦，先把 a 变种风格

[ //axis=0
       [//axis=1。同时是axis=0所对应的第 1 行，注意是此中括号包含的整个内容
          [1, 2, 3], //axis=2。同时是 axis=1所对的第1行
          [4, 5, 6] //axis=2
       ],
       [//axis=1。同时是axis=0所对应的第 2行
          [7, 8, 9], //axis=2。同时是 axis=1所对的第1行
          [10, 20, 30] //axis=2
       ],
   ]

axis=0说明，第1维度，包含2行，绿色中括号的list，第1行(也就是由1,2,3,4,5,6组成的list)不动，累加到第二行，注意是累加
axis=1说明，第2维度,  每个绿色中括号里第1行不变，也就是 [1,2,3]和[7,8,9]不动，累加到同兄弟行（同属一个中括号的行）
axis=2说明，第3维度，也是最内层，转化成列处理，紫色数字所在列不动，累加到其他列上

对于更高维度，可以参考3维来从外向内剥离的方式理解

 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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