NumPy 1.14 - numpy.cumsum()

numpy.cumsum




numpy

numpy.cumsum

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

दिए गए अक्ष के साथ तत्वों का संचयी योग लौटाएं।

पैरामीटर:

a : array_like

इनपुट सरणी

अक्ष : int, वैकल्पिक

धुरी जिसके साथ संचयी योग की गणना की जाती है। डिफ़ॉल्ट (कोई नहीं) चपटा समतल पर कम्सम की गणना करना है।

dtype : dtype, वैकल्पिक

लौटे हुए सरणी का प्रकार और संचायक जिसमें तत्व सम्‍मिलित हैं। यदि dtype निर्दिष्ट नहीं है, तो यह a के dtype को डिफॉल्ट a , जब तक कि एक पूर्णांक dtype डिफ़ॉल्ट प्लेटफ़ॉर्म पूर्णांक से कम सटीकता के साथ नहीं है। उस स्थिति में, डिफ़ॉल्ट प्लेटफ़ॉर्म पूर्णांक का उपयोग किया जाता है।

बाहर : ndarray, वैकल्पिक

वैकल्पिक आउटपुट ऐरे जिसमें रिजल्ट रखना है। इसमें अपेक्षित उत्पादन के समान आकार और बफर की लंबाई होनी चाहिए लेकिन यदि आवश्यक हो तो प्रकार डाला जाएगा। अधिक विवरण के लिए doc.ufuncs (अनुभाग "आउटपुट तर्क") देखें।

यह दिखाता है:

कम्सुम_लॉन्ग_आक्सिस : ndarray

परिणाम को पकड़े हुए एक नया सरणी लौटाया out है जब तक कि निर्दिष्ट नहीं किया out है, जिस स्थिति में out का संदर्भ दिया out है। परिणाम का आकार a ही a , और यदि axis कोई नहीं है या 1-d सरणी के समान आकार है।

यह भी देखें

sum
सम सरणी तत्व।
trapz
समग्र ट्रेपोजॉइडल नियम का उपयोग करके सरणी मूल्यों का एकीकरण।
diff
दिए गए अक्ष के साथ n-वें असतत अंतर की गणना करें।

टिप्पणियाँ

पूर्णांक प्रकारों का उपयोग करते समय अंकगणितीय मॉड्यूलर होता है, और अतिप्रवाह पर कोई त्रुटि नहीं उठाई जाती है।

उदाहरण

>>> 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]])