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np.cumsum按列求N*3维累积和

时间: 2025-06-24 16:36:36 浏览: 12
<think>嗯,用户问的是如何在NumPy中使用np.cumsum函数对N×3维数组按列求累积和。首先我得回想一下np.cumsum的用法。这个函数默认情况下是按行展开的,也就是axis=0的时候是按列计算累积和吗?或者说,默认情况下是展平数组后的累积?然后,我需要确认参数的设置。对于二维数组,axis参数0代表沿着行的方向,也就是按列计算累积和,对吗?比如,假设数组的形状是(N,3),当axis=0时,每一列都会独立计算累积和,比如第一列从上到下依次累加,第二列同理,第三列也一样。 接下来,我应该给出一个具体的例子。例如,创建一个3×3的数组,然后应用np.cumsum(axis=0),这样每一列都会生成累积和。比如原始数组是[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],按列累积后应该变成[[1,2,3],[5,7,9],[12,15,18]]。这样用户就能直观看到结果。 然后,用户可能需要代码示例。我应该写出如何导入numpy,创建数组,应用cumsum,并打印结果。同时要解释代码的每一步,特别是axis参数的作用。另外,可能要注意用户是否对多维数组的其他情况有疑问,比如更高维度的数组,或者在按行累积时的情况。但根据问题描述,用户明确要求按列求累积和,所以重点放在axis=0的设置上。 最后,相关的问题可能涉及不同的轴,比如按行累积,或者三维数组的情况。还可能询问累积和的逆操作,或者如何计算相邻元素的差异,比如使用np.diff函数。这些相关问题可以帮助用户更全面地理解累积操作及其应用。</think>在NumPy中使用`np.cumsum()`实现按列求N×3维数组的累积和,需指定`axis=0`参数。以下是具体实现: ```python import numpy as np # 创建一个3x3的示例数组(N=3) arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 按列计算累积和 cumulative_sum = np.cumsum(arr, axis=0) print("原始数组:\n", arr) print("\n按列累积和:\n", cumulative_sum) ``` 输出结果: ``` 原始数组: [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] 按列累积和: [[ 1 2 3] [ 5 7 9] [12 15 18]] ``` **代码解释**: 1. `axis=0`表示沿第一个维度(垂直方向/列方向)进行累积求和 2. 每个元素位置的值是该列中当前行及以上所有行的元素之和 3. 例如最后一行的`[12, 15, 18]`分别是: - 第一列:1+4+7=12 - 第二列:2+5+8=15 - 第三列:3+6+9=18
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193样本 正负比2比三 特征有53个 ,标签是乳腺癌患者her2是否表达大部分特征是心率变异的值,比如S1_Mean RR (ms) S1_SDNN (ms) S1_Mean HR (bpm) S1_SD HR (bpm) S1_Min HR (bpm) S1_Max HR (bpm)S1_RP_Lmean (beats) S1_RP_Lmax (beats) S1_RP_REC (%) S1_RP_DET (%) S1_RP_ShanEn S1_MSE_1 S1_MSE_2 S1_MSE_3 S1_MSE_4 S1_MSE_5 等,还有一些生理指标如年龄和bmi下面是我的数据操作和模型代码。如果我要写一个相关论文,证明用PCA选取特征的有效性可以画什么图data = pd.read_excel(‘C:/lydata/test4.xlsx’) X = data.drop(‘HER2_G’, axis=1) y = data[‘HER2_G’] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=60) kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=91) accuracy_scores = [] precision_scores = [] recall_scores = [] f1_scores = [] auc_scores = [] total_confusion_matrix = np.zeros((len(np.unique(y_train)), len(np.unique(y_train))), dtype=int) pca = PCA(n_components=14) pipeline = Pipeline([ (‘scaler’, StandardScaler()), (‘smote’, SMOTE(k_neighbors=4, sampling_strategy=0.94, random_state=42)), (‘pca’, pca), (‘gb’, GradientBoostingClassifier( learning_rate=0.02, n_estimators=90, subsample=0.75, min_samples_split=5, min_samples_leaf=1, max_depth=6, random_state=42, warm_start=True, tol=0.0001, ccp_alpha=0, max_features=12, )) ]) for train_index, val_index in kf.split(X_train): X_train_fold, X_val = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[val_index] y_train_fold, y_val = y_train.iloc[train_index], y_train.iloc[val_index] pipeline.fit(X_train_fold, y_train_fold) y_pred = pipeline.predict(X_val) y_proba = pipeline.predict_proba(X_val)[:, 1] accuracy_scores.append(accuracy_score(y_val, y_pred)) precision_scores.append(precision_score(y_val, y_pred)) recall_scores.append(recall_score(y_val, y_pred)) f1_scores.append(f1_score(y_val, y_pred)) auc_scores.append(roc_auc_score(y_val, y_proba)) cm = confusion_matrix(y_val, y_pred) total_confusion_matrix += cm accuracy = np.mean(accuracy_scores) precision = np.mean(precision_scores) recall = np.mean(recall_scores) f1 = np.mean(f1_scores) auc = np.mean(auc_scores) print(“Gradient Boosting 参数:”) print(pipeline.named_steps[‘gb’].get_params()) print(f"Gradient Boosting 平均 accuracy: {accuracy:.2f}“) print(f"Gradient Boosting 平均 precision: {precision:.2f}”) print(f"Gradient Boosting 平均 recall: {recall:.2f}“) print(f"Gradient Boosting 平均 F1 score: {f1:.2f}”) print(f"Gradient Boosting 平均 AUC score: {auc:.2f}") print(“综合混淆矩阵:”) print(total_confusion_matrix) pipeline.fit(X_train, y_train) y_test_pred = pipeline.predict(X_test) y_test_proba = pipeline.predict_proba(X_test)[:, 1] accuracy_test = accuracy_score(y_test, y_test_pred) precision_test = precision_score(y_test, y_test_pred) recall_test = recall_score(y_test, y_test_pred) f1_test = f1_score(y_test, y_test_pred) auc_test = roc_auc_score(y_test, y_test_proba) print(f"测试集 accuracy: {accuracy_test:.2f}“) print(f"测试集 precision: {precision_test:.2f}”) print(f"测试集 recall: {recall_test:.2f}“) print(f"测试集 F1 score: {f1_test:.2f}”) print(f"测试集 AUC score: {auc_test:.2f}")

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