np.array(self.times).cumsum().tolist()

这行代码中，首先将一个列表self.times转化为一个NumPy数组np.array(self.times)，然后调用该数组的cumsum()方法，返回该数组的累积和数组。最后，将结果转化为Python列表类型，并返回。这个过程可以简单理解为对时间戳列表进行累加并返回一个逐步增加的时间序列。例如，如果self.times=[1, 2, 3, 4]，则该代码返回的结果为[1, 3, 6, 10]，表示从开始到每个时间戳的时间间隔分别为1、2、3、4。

相关问题

np.array.cumsum()

`np.array.cumsum()`是NumPy库中的一个函数，用于计算数组中元素的累积和。它返回一个新的数组，其中每个元素都是原始数组中对应位置之前所有元素的和。

例如，假设我们有一个NumPy数组`arr`：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

我们可以使用`np.array.cumsum()`计算累积和：

cumulative_sum = np.array.cumsum(arr)
print(cumulative_sum)

输出:

[ 1  3  6 10 15]

在这个例子中，输出的数组元素分别是：1、1+2=3、1+2+3=6、1+2+3+4=10、1+2+3+4+5=15。

self.offsets = np.array((0, *np.cumsum(self.token_field_dims)

这行代码将 `self.offsets` 设置为一个包含整数值的 NumPy 数组，这些整数值表示输入特征的不同取值的数量的累积和。具体来说，`np.cumsum(self.token_field_dims)` 会计算出输入特征 `X_T` 的不同取值的数量的累积和，然后用 `np.array((0, *cumsum))` 将其转换为一个 NumPy 数组，并在开头添加一个 0。这样得到的 `self.offsets` 数组的长度等于输入特征 `X_T` 的不同取值的数量。`self.offsets` 数组的第 `i` 个元素表示输入特征 `X_T` 中前 `i` 个不同取值的数量累积和。`self.offsets` 数组的作用是在嵌入层中为每个输入特征的不同取值分配一个对应的嵌入向量。