Python - 处理numpy函数

Question

我有一个问题：我给出了100000个1000个硬币投掷序列，排列成矩阵。 要生成数据，请使用以下命令：

import numpy

data = numpy.random.binomial(1, 0.25, (100000,1000))

现在我需要1000个投掷的前5个序列（数据中的前5行）来绘制（使用pylab）估计Xm，它是从1到m的i之和。 （意思是所有投掷之和最多为m）

现在我试图做以下事情：

data = numpy.random.binomial(1, 0.25, (100000,1000))
x = numpy.linspace(1,1000,1000, int) // in order to create an array of 1000 ints between 1 and 1000
y = numpy.sum(data[0], x) // taking the first row
pylab.plot(x,y)
pylab.show()

而且我收到了一个错误

only length-1 arrays can be converted to Python scalars

而且，当试图做

y = numpy.sum(data[0], tuple(x)) 

因为我查找了该函数并看到该轴需要是一个整数元组，我得到一个错误

ValueError: too many values for 'axis'

所以基本上我有点失落，可以使用一些帮助。

谢谢！

Answer 1

我想你想使用numpy.cumsum 。 此外， axis需要是一个整数，而不是数组或数组的元组（我认为这解释了错误）。

这应该工作：

import numpy as np
import pylab

data = np.random.binomial(1, 0.25, (100000,1000))
y = np.cumsum(data[:5, :], axis=1)  # cumulative sum of first 5 rows along the rows (axis=1)
pylab.plot(np.arange(1,y.shape[1]+1), y.T)
pylab.show()