如何按列累积numpy数组中的值？

我如何使用numpy累加器 http://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/generated/numpy.ufunc.accumulate.html#numpy.ufunc.accumulate and add http://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/generated/numpy.add.html#numpy.add逐列添加数组以制作基本累加器的函数？

   import numpy as np
   a = np.array([1,1,1])
   b = np.array([2,2,2])
   c = np.array([3,3,3])
   two_dim = np.array([a,b,c])
   y = np.array([0,0,0])
   for x in two_dim:
     y = np.add.accumulate(x,axis=0,out=y)                               
     return y

实际输出：[1,2,3]期望的输出：[6,6,6]

numpy 术语表说沿轴求和 http://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/glossary.html#term-along-an-axis争论axis=1对行求和：“我们可以对数组的每一行求和，在这种情况下我们沿着列或轴 1 进行操作”。

“二维数组有两个相应的轴：第一个轴垂直向下穿过行（轴 0），第二个轴水平穿过列（轴 1）”

With axis=1我期望输出[3,6,9]，但这也会返回[1,2,3].

当然！x 和 y 都不是二维的。

我究竟做错了什么？

我可以手动使用np.add()

aa = np.array([1,1,1])
bb = np.array([2,2,2])
cc = np.array([3,3,3])
yy = np.array([0,0,0])
l = np.add(aa,yy)
m = np.add(bb,l)
n = np.add(cc,m)
print n

现在我得到了正确的输出，[6,6,6]

I think

two_dim.sum(axis=0)
# [6 6 6]

会给你你想要的。

我不认为accumulate是您正在寻找的，因为它提供了正在运行的操作，因此，使用add它看起来像：

np.add.accumulate(two_dim)

[[1 1 1]
 [3 3 3]    # = 1+2
 [6 6 6]]   # = 1+2+3

reduce更像是你所描述的：

np.add.reduce(two_dim)

[6 6 6]