numpy.cumsum

numpy.cumsum 是一个函数，它返回给定数组的累积和数组。对于给定的一维数组，它将计算所有子数组的和，并返回一个具有相同形状的新数组，其中每个元素都是原始数组中该位置及之前所有元素的和。

例如，对于以下数组：[1, 2, 3, 4, 5]

numpy.cumsum 将返回：[1, 3, 6, 10, 15]

相关问题

fpc = (1 - tp[i]).cumsum(0) tpc = tp[i].cumsum(0)

这段代码中使用了numpy库中的cumsum函数，对数组进行累计求和。其中，tp是一个二维的数组，表示模型预测的结果，i是一个整数，表示当前的类别。tp[i]表示第i类的预测结果。代码中的tpc和fpc分别表示真正例和假正例的累计数量。

具体来说，`(1 - tp[i])`表示对第i类的预测结果进行取反，即将预测为负例的结果变为1，预测为正例的结果变为0。然后对这个新的数组使用cumsum函数进行累计求和，得到的就是假正例的累计数量fpc。

而tp[i].cumsum(0)则是对第i类的预测结果进行累计求和，得到的就是真正例的累计数量tpc。其中，参数0表示对第一个维度进行累计求和，即对每个样本进行统计。

这段代码通常用于计算ROC曲线或者PR曲线的坐标，用于评估二分类模型的性能。

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。