python——reduce()函数与np.cumsum()函数

在python3中如果使用reduce()函数需要先导入

from functools import reduce

reduce函数会对参数序列中元素进行累积。
与 map 函数不同，reduce 执行迭代的二元运算，只输出一个单值。

reduce函数的定义：
reduce(function, sequence [, initial] ) -> value
function参数是一个有两个参数的函数，reduce依次从sequence中取一个元素，和上一次调用function的结果做参数再次调用function。
第一次调用function时，如果提供initial参数，会以sequence中的第一个元素和initial作为参数调用function，否则会以序列sequence中的前两个元素做参数调用function。

print(reduce(lambda x,y: x+y, [1,2,3,4,5]))

结果为：15

print(reduce(lambda x,y: x+y, [1,2,3,4,5],8))

结果为：23

print(reduce(lambda x,y: x*y, [1,2,3,4,5]))

结果为：120

注意：与np.cumsum()的区别

print(np.cumsum([1,2,3,4,5]))

结果为：[ 1 3 6 10 15]

print(np.cumsum([[1,2,3,4,5],[3,4,5,2,4]],))

结果为：
[ 1 3 6 10 15 18 22 27 29 33]

print(np.cumsum([[1,2,3,4,5],[3,4,5,2,4]],axis=1))

结果为：

[[ 1 3 6 10 15]
[ 3 7 12 14 18]]

print(np.cumsum([[1,2,3,4,5],[3,4,5,2,4]],axis=0))

结果为：
[[1 2 3 4 5]
[4 6 8 6 9]]