[numpy] np.cumsum, np.concatenate

numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)

 

Parameters :

a : array_like

axis : int, optional

dtype : dtype, optional

out : ndarray, optional

Returns : cumsum_along_axis : ndarray

설명 : a 행렬의 각 원소를 차례로 더한 1차원 배열을 반환한다.

axis는 특정 축을 지정할 수 있고, 없으면 모든 원소를 차례대로 더한다.

dtype : 반환배열의 원소 데이터 타입

out : 반환배열을 지정한다.

 

a = np.array([[1,2,3], [4,5,6])])
np.cumsum(a)
#[1, 3, 6, 10, 15, 21]
np.cumsum(a, axis=0)
#[[1, 2, 3],
# [5, 7, 9]]

 

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None, dtype=None, casting="same_kind")

Parameters :

a1, a2 , ... sequence of array_like

axis : int, optional

out : ndarray, optional

dtype : str or dtype

casting : {'no', 'equiv', 'safe', 'same_kind', 'unsafe'},

Returns : res : ndarray

 

일련의 배열 a1 , a2 , ...를 axis에 연결한다.

a = np.array([[1, 2], [3, 4,]])
b = np.array([[5, 6]])
np.concatenate((a,b), axis=0)
#[[1,2],
# [3,4],
# [5,6]]