Python函數：實現累積求和功能的np.cumsum

一、np.cumsum的定義與語法

np.cumsum()是numpy庫中的一個函數，表示對數組元素進行累加並存儲結果。

語法如下：

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

其中：

• a：輸入的數組
• axis：指定沿著哪個軸進行累加。默認為None，即所有元素都相加
• dtype：輸出數組的類型
• out：輸出數組。如果未提供，則返回新的數組

二、np.cumsum的使用示例

下面我們來看一些具體的使用示例。

1、一維數組

對一維數組進行累加：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
cum_sum = np.cumsum(arr1)
print(cum_sum)

結果為：

[ 1  3  6 10 15]

以上代碼的執行過程為：

• 定義一維數組arr1，包含5個元素
• 使用np.cumsum()函數對該數組進行累加
• 將累加結果賦值給變數cum_sum
• 輸出cum_sum，得到數組[1, 3, 6, 10, 15]

2、二維數組

對二維數組進行累加，默認對所有元素進行累加：

arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
cum_sum = np.cumsum(arr2)
print(cum_sum)

結果為：

[ 1  3  6 10 15 21 28 36 45]

以上代碼的執行過程為：

• 定義二維數組arr2，包含3行3列，共9個元素
• 使用np.cumsum()函數對該數組進行累加
• 將累加結果賦值給變數cum_sum
• 輸出cum_sum，得到數組[1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45]

對二維數組進行累加，沿著軸0進行：

cum_sum_axis0 = np.cumsum(arr2, axis=0)
print(cum_sum_axis0)

結果為：

[[ 1  2  3]
 [ 5  7  9]
 [12 15 18]]

以上代碼的執行過程為：

• 使用np.cumsum()函數對數組arr2進行累加，沿著軸0進行計算
• 將累加結果賦值給變數cum_sum_axis0
• 輸出cum_sum_axis0，得到數組[[1, 2, 3], [5, 7, 9], [12, 15, 18]]

對二維數組進行累加，沿著軸1進行：

cum_sum_axis1 = np.cumsum(arr2, axis=1)
print(cum_sum_axis1)

結果為：

[[ 1  3  6]
 [ 4  9 15]
 [ 7 15 24]]

以上代碼的執行過程為：

• 使用np.cumsum()函數對數組arr2進行累加，沿著軸1進行計算
• 將累加結果賦值給變數cum_sum_axis1
• 輸出cum_sum_axis1，得到數組[[1, 3, 6], [4, 9, 15], [7, 15, 24]]

3、3維數組

對一個3維數組進行累加：

arr3 = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
cum_sum = np.cumsum(arr3)
print(cum_sum)

結果為：

[ 1  3  6 10 15 21 28 36]

以上代碼的執行過程為：

• 定義一個3維數組，包含2個2行2列的矩陣，共8個元素
• 使用np.cumsum()函數對該數組進行累加
• 將累加結果賦值給變數cum_sum
• 輸出cum_sum，得到數組[1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36]

三、np.cumsum的應用場景

np.cumsum()函數可以用於一些需要進行數據累加分析的場景。

1、歡迎姬余潤的新同學報到！

姬余潤最近加入了一家新公司，他想了解公司股票的歷史漲跌情況。假設他在2019年1月1日以每股100元的價格買入了1000股公司股票，他想知道到目前為止自己的股票總價值是多少。

import numpy as np

# 假設股票價格分別為113元、130元、125元、140元、120元
price = np.array([113, 130, 125, 140, 120])
num_shares = 1000  # 假設買入1000股

cum_sum = np.cumsum(price)
value = num_shares * cum_sum[-1]  # 最後一天的股票價值

print("自購買以來總價值為：", value, "元")

結果為：

自購買以來總價值為： 132500.0 元

以上代碼的執行過程為：

• 定義數組price，包含5個元素，即公司股票的5個交易日收盤價
• 使用np.cumsum()函數對price數組進行累加
• 計算最後一個元素的值cum_sum[-1]，表示股票捏的總價值
• 計算股票總價值num_shares * cum_sum[-1]
• 輸出結果，得到自購買以來的公司股票總價值為132500.0元

2、語音識別中音頻幀加和

在語音識別中，會將音頻分為若干個音頻幀，並對每個音頻幀進行傅里葉變換、濾波等處理。由於音頻幀之間疊加部分較多，因此常常需要對音頻幀進行加和，以提升語音識別的準確性。

import numpy as np

# 假設讀入10個音頻幀
frames = np.random.randn(10, 512)
sum_frames = np.cumsum(frames, axis=0)

# 最終的音頻幀
final_frame = sum_frames[-1]

# 語音識別
...

以上代碼的執行過程為：

• 定義一個10行512列的數組frames，表示10個音頻幀的特徵信息
• 使用np.cumsum()函數對frames數組進行累加，沿著軸0進行計算
• 獲取累加結果的最後一行的值sum_frames[-1]，表示所有音頻幀累加成一個音頻幀的結果
• 對該音頻幀進行語音識別的其他處理

總結

np.cumsum()是numpy庫中的一個函數，用於對數組元素進行累加並存儲結果。在數據分析、信號處理、語音識別等領域都有廣泛的應用。熟練使用該函數，能夠幫助我們更加高效地進行數據分析和信號處理。