如何按列在numpy数组中累积值? [英] How to accumulate values in numpy array by column?

问题描述

如何使用numpy 累加器和 add 函数可以逐列添加数组以构成基本累加器?

How do I use the numpy accumulator and add functions to add arrays column wise to make a basic accumulator?

   import numpy as np
   a = np.array([1,1,1])
   b = np.array([2,2,2])
   c = np.array([3,3,3])
   two_dim = np.array([a,b,c])
   y = np.array([0,0,0])
   for x in two_dim:
     y = np.add.accumulate(x,axis=0,out=y)                               
     return y

实际输出:[1,2,3] 所需的输出:[6,6,6]

actual output: [1,2,3] desired output: [6,6,6]

numpy词汇表说沿轴的总和参数axis=1对行求和:我们可以对数组的每一行求和，在这种情况下，我们将沿着列或轴1进行操作."

numpy glossary says the sum along axis argument axis=1 sums over rows: "we can sum each row of an array, in which case we operate along columns, or axis 1".

二维数组具有两个相应的轴:第一个二维数组在行上垂直向下(轴0)，第二个数组在列上水平向下(轴1)"

对于axis=1，我希望输出为[3,6,9]，但这也会返回[1,2,3].

With axis=1 I would expect output [3,6,9], but this also returns [1,2,3].

当然！ x和y都不是二维的.

Of Course! neither x nor y are two-dimensional.

我做错了什么?

我可以手动使用np.add()

aa = np.array([1,1,1])
bb = np.array([2,2,2])
cc = np.array([3,3,3])
yy = np.array([0,0,0])
l = np.add(aa,yy)
m = np.add(bb,l)
n = np.add(cc,m)
print n

现在我得到正确的输出，[6,6,6]

and now I get the correct output, [6,6,6]

推荐答案

我认为

two_dim.sum(axis=0)
# [6 6 6]

会给您您想要的东西.

我不认为accumulate是您正在寻找的东西，因为它提供了运行中的操作，因此，使用add它将看起来像:

I don't think accumulate is what you're looking for as it provides a running operation, so, using add it would look like:

np.add.accumulate(two_dim)

[[1 1 1]
 [3 3 3]    # = 1+2
 [6 6 6]]   # = 1+2+3

reduce更像您所描述的:

np.add.reduce(two_dim)

[6 6 6]

这篇关于如何按列在numpy数组中累积值?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！