np.cumsum的用法
时间: 2023-06-06 13:08:30 浏览: 165
np.cumsum是numpy中的一个函数,用于计算数组元素的累加和。具体用法为:np.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None),其中a表示要操作的numpy数组,axis表示操作的轴,dtype表示输出结果的数据类型,out表示用于存储结果的可选输出数组。函数返回一个新的数组,其元素是输入数组a沿着指定轴的累加和。
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df.apply(np.cumsum)
这行代码使用 pandas 库中的 apply() 方法对 DataFrame 中的每一列进行累加操作,即对每一列中的所有元素依次求累计和。numpy 库中的 cumsum() 方法用于对一维数组进行累加操作,返回一个数组,其中每个元素都是原数组中该位置之前所有元素的和。因此,np.cumsum 作为 apply() 方法的参数,表示对每一列应用 numpy 库中的 cumsum() 方法。
解释以下代码:def populate_x(self): layerCumSum = [0] + np.cumsum(self.layerWidths).tolist() #np.cumsum 计算每个数组轴向求和 例如np.cumsum([1,2,3,4,5])=[1,1+2,1+2+3,1+2+3+4,1+2+3+4+5] #tolist 数组转向列表 #layerCumSum 计算得出了每一层边界处的对应的厚度值 self.periodL = layerCumSum[-1] #单周期总长度 self.xPoints = np.arange(0, self.periodL*self.repeats, self.xres) #离散格点,得到每一个离散点的具体位置坐标,初值0,末值为单周期长度*重复周期数,步长为位置分辨率 N = self.xPoints.size #离散位置点总数 if N == 0: self.xPoints = np.array([0]) N = 1 self.xLayerNums = np.empty(N, dtype=int) self.xVc = np.empty(N) self.xMc = np.empty(N)
这段代码是一个Python类中的方法`populate_x`,下面是对代码的解释:
```python
def populate_x(self):
layerCumSum = [0] + np.cumsum(self.layerWidths).tolist()
# np.cumsum 计算每个数组轴向求和,例如 np.cumsum([1,2,3,4,5])=[1,1+2,1+2+3,1+2+3+4,1+2+3+4+5]
# tolist 将数组转换为列表
# layerCumSum 计算得出每一层边界处的对应的厚度值
self.periodL = layerCumSum[-1]
# 单周期总长度
self.xPoints = np.arange(0, self.periodL*self.repeats, self.xres)
# 离散格点,得到每一个离散点的具体位置坐标,初始值为0,末值为单周期长度乘以重复周期数,步长为位置分辨率
N = self.xPoints.size
# 离散位置点总数
if N == 0:
self.xPoints = np.array([0])
N = 1
self.xLayerNums = np.empty(N, dtype=int)
self.xVc = np.empty(N)
self.xMc = np.empty(N)
```
在这段代码中,假设这段代码是类中的一个方法,`populate_x`是该类的一个成员函数。它接受一个参数`self`,代表调用这个方法的类的实例。
该方法的作用是根据给定的层宽度(`self.layerWidths`)来为类的实例设置一系列相关属性。以下是每个步骤的解释:
1. `layerCumSum = [0] + np.cumsum(self.layerWidths).tolist()`: 这一行代码使用`np.cumsum`函数计算了`self.layerWidths`列表的累积和,并将结果转换为列表。`layerCumSum`列表中的每个元素表示每一层的边界处对应的厚度值。
2. `self.periodL = layerCumSum[-1]`: 这一行代码将`layerCumSum`列表的最后一个元素赋值给`self.periodL`属性,表示单个周期的总长度。
3. `self.xPoints = np.arange(0, self.periodL*self.repeats, self.xres)`: 这一行代码使用`np.arange`函数生成一个从0开始、以`self.xres`为步长、末值为单周期长度乘以重复周期数的一维数组。这些数组元素表示每个离散点的具体位置坐标。
4. `N = self.xPoints.size`: 这一行代码获取`self.xPoints`数组的大小,即离散位置点的总数。
5. `if N == 0:`: 这一行代码检查离散位置点的总数是否为0。
6. `self.xPoints = np.array([0])` 和 `N = 1`: 如果离散位置点的总数为0,将`self.xPoints`设置为长度为1的数组,其中只包含一个元素0,并将`N`设置为1。
7. `self.xLayerNums = np.empty(N, dtype=int)`: 这一行代码创建一个长度为`N`的空数组`self.xLayerNums`,数据类型为整数。
8. `self.xVc = np.empty(N)`: 这一行代码创建一个长度为`N`的空数组`self.xVc`,数据类型为浮点数。
9. `self.xMc = np.empty(N)`: 这一行代码创建一个长度为`N`的空数组`self.xMc`,数据类型为浮点数。
这段代码的目的是初始化和设置一些属性,以便在类的实例中使用。具体的属性设置和后续代码逻辑可能需要根据整个类的实现来理解。