不确定numpy，但熊猫可以使用groupby+轻松完成此 *** 作cumsum：import pandas as pds = pd.Series(my_vector)s.groupby(s.index.i

不知道是否有更好的解决方案，但这是我为解决问题所做的工作。累积的帧大小似乎与Wireshark从多个数据包重组TLS帧时的行为一致。注意：此解决方案假定没有错误排序的数据包或重复。此外，此处显示的解决

您应该将结果累积在字典中。您应该使用’a’和’b’的值来构成此字典的键在这里，我使用了adefaultdict来累计条目l1 = [{'a'

不知道是否有更好的解决方案，但这是我为解决问题所做的工作。累积的帧大小似乎与Wireshark从多个数据包重组TLS帧时的行为一致。注意：此解决方案假定没有错误排序的数据包或重复。此外，此处显示的解决

好像你想要的 cumproddf = pd.Dataframe({'v':[1,2,3,4,5,6]})df['prod'] = df.v.cumprod()v prod0 1 1

那是因为.1不能以二进制浮点表示形式精确表示。如果你试试>>> .1Python会做出响应，.1因为它只能打印出一定的精度，但是已经存在一个小的舍入错误。也会发生同样的情况.3，但是当您发出>>> .

我不清楚您想要什么，所以我想在这里…您希望“概率百分比”值是累积直方图吗？因此，对于一个地块，您会有类似的东西吗？（如上所示，用标记绘制它，而不是更传统的阶梯图

numpy.at正是针对这些情况。In [1]: np.add.at(X,tuple(coords.T),1)In [2]: XOut[2]: array([[ 1.,0.,0.],

In [45]: aOut[45]: array([[1, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0]])将每个值与第一行中的相应

呼叫rolling与min_periods=1和window=11和sum：In [142]:df['A'].rolling(min_periods=1, window=11).sum()Out[14

您需要确保垃圾箱的宽度均为1。即：np.all(np.diff(base)==1)为此，您必须手动指定垃圾箱：bins = np.arange(np.floor(nearest.min()),np.c

在中PyTorch，我们需要在开始进行反向传播之前将梯度设置为零，因为PyTorch会 在随后的向后传递中 累积梯度。在训练RNN时这很方便。因此，默认 *** 作是在每次调用时累积（即求和）梯度loss.b

Seems like you want cumproddf = pd.Dataframe({'v':[1,2,3,4,5,6]})df['prod'] = df.v.cumprod()v

您可以通过查看的数量event start和的累加总和来实现此目的event end：>>> data['event number'] = (data.event == 'event star

这是一种实现方法，首先value_counts是每个日期列中的 句点（使用to_periodTimestamp方法）：In [11]: p = pd.PeriodIndex(freq='m', sta

我不太确定您的代码在做什么，但是如果您有hist和bin_edges返回的数组，则numpy.histogram可以numpy.cumsum用来生成直方图内容的累积和。>>> import numpy

这篇博客文章解释了如何使用$.ajaxSetup添加数据。累积起来$.extend 就像这样：$.ajaxSetup({data:{isAjax:true}});使用ajax befo

NumPy的ufunc有accumulate()：In [22]: np.multiply.accumulate([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], axis=1)Out[22]: arr

从DimaKudosh的答案中并基于https:stackoverflow.coma57007442240489，我必须执行以下 *** 作：我PARTITIONBY在sql中删除了对的引用，并替换