問題タブ [cumsum]

numpy配列aがありa.shape=(17,90,144)ます。の各列の最大の大きさを見つけたいのですcumsum(a, axis=0)が、元の符号を保持しています。つまり、特定の列a[:,j,i]の最大の大きさがcumsum負の値に対応する場合、マイナス記号を保持したいと思います。

コードnp.amax(np.abs(a.cumsum(axis=0)))は私に大きさを与えますが、符号を保持しません。代わりに使用すると、必要なインデックスが取得され、元の配列np.argmaxにプラグインできます。cumsumしかし、私はそうするための良い方法を見つけることができません。

次のコードは機能しますが、汚くて本当に遅いです：

これを行うには、よりクリーンで高速な方法が必要です。何か案は？

次のコードを最適化しようとしています。

概念的には、単純な累積合計と非常によく似ています。

問題は、コードの最初の部分が約100倍遅いことです。トリックを行うカスタマイズされたバージョンのcumsum（）を構築する方法はありますか？

私はnumpyでこのPythonコードを実装する方法を探しています:

私が実際に大きな 2 次元配列 (1300*1300) で作業していると仮定します。

np.cumsum()進化する配列ではなく、元の配列の値のみを合計することを除いて、1つの軸N[0][i]またはで良い方法を提供します。N[i][0]

私はそれを行う方法を理解できません。何か案が ？

@編集 ：

物事を明確にするために：

1 次元配列の場合、ループは次のようになります。

cumsum を使用:

2-D の場合、次のようになります。

これはかなり簡単な質問だと思いますが、私の人生では答えを見つけることができないようです. 私はかなり標準的なデータフレームを持っています。私がやろうとしているのは、ある値 (正確な値またはそれ以上) に達するまで値の列を合計し、その時点で 1 を新しい列 (ラベル付き) にドロップすることですキープ) を保持し、合計を 0 から再開します。

分の列、分の差、保持列、および累積合計列があります (使用している例は、実際の完全なデータセットよりもはるかにクリーンです)

差分合計列はコードで計算されました

私がやりたいことは、合計値が 1470 またはそれ以上の数値に達すると、保持列に 1 を入れ、その後合計を再開し、データセット全体で実行を続けるという条件で上記のコードを実行することです。

事前に感謝します。さらに情報が必要な場合はお知らせください。

アイデン

UNIX タイムスタンプと URI のセットがあり、各 URI の累積リクエスト数をプロットしようとしています。ダミー列を使用して、一度に 1 つの URI に対してそれを行うことができました。

ただし、私の場合は約 30 プロットになります。

ggplot2 では、複数の行を 1 つのプロットにプロットできます (このコードはhereからコピーしました)。

問題は、このように、cumsum()何度も頼りになることです。

誰かアイデアがありますか？

numpy 配列で逆累積合計を行う方法を推奨できる人はいますか?

ここで、「逆累積和」は次のように定義されます (この手順の名前の修正を歓迎します)。

もしも

それから

与える

しかし、私は取得したいです

誰でもこれを行う方法を提案できますか?

時系列データ フレームがあり、ある範囲の日付の日中の株式シンボルの累積リターンを計算したいと考えています。シンボルおよび/または日付が変更されると、累積リターンがリセットされます。どんな助けでも大歓迎です。累積合計列が返すものを含む、私のデータ フレームの小さなサンプルを以下に示します。ありがとう。

データフレームあり:

に一致する累積合計列を追加したいid:

これを効率的に行うにはどうすればよいですか？ありがとう！