累加一到50python_numpy累加方法介绍

这里介绍两个numpy的累加方法，一个是普通的cumsum()，另一个是利用histogram直方图进行累加。

一、 cumsum()方法

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

参数介绍：

a : 待累加的数组

axis：计算累计和的轴。 0是按行累加，1是按列累加，默认是将a当做一个一位数组进行累加。

dtype：返回的数组的类型以及元素在其中累累加器的类型，如：int、float

out：除非指定out，否则将返回保存结果的新数组。(这个没用过)

主要针对第二个参数axis进行简单介绍：

1. 一维数组-后三参数默认

import numpy as np

from array import array

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

print(np.cumsum(arr))

输出结果：

2 .二维数组-后三参数默认

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

print(np.cumsum(arr))

输出结果：

3. 二维数组 - axis = 0

print(np.cumsum(arr,axis=0))

按行求和，结果为:

4. 二维数组 - axis = 1

print(np.cumsum(arr,axis=1))

按列求和，结果为：

5. dtype = float

import numpy as np

from array import array

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

print(np.cumsum(arr,dtype=float))

输出结果可以见到打印出来的结果为浮点型：

二、直方图累加

numpy.histogram(a, bins=10, range=None, normed=None, weights=None, density=None)

参数说明：

a：待统计数据的数组；

bins：指定统计的区间个数；

range：一个长度为2的元组，表示统计范围的最小值和最大值，默认值None，表示范围由数据的范围决定

weights：数组的每个元素指定了权值,histogram()会对区间中数组所对应的权值进行求和

density：为True时，返回每个区间的概率密度；为False，返回每个区间中元素的个数

直方图累加有时候在图像处理时会比较有用，比如：

resImage = cv2.cvtColor(srcImg, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #得到输入的图片img

print (resImage)

Hist2, bins = np.histogram(resImage.ravel(), 256, [0, 255] ) #获得Hist2 每个灰度值的频数

print (Hist2)

acc = Hist2.cumsum() #累加频数得累计直方图

print (acc)

原始img图像resImage：是一个二维数组，行列式由图像大小决定的(这张图比较大)

统计直方图Hist2：统计了0-255一共256个灰度值的频数

累加直方图：

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