以零计算累计和(cumsum)

以零计算累计和(cumsum)是一种数学运算，用于计算序列中每个元素的累计和。它的作用是将当前元素与前面所有元素的和相加，得到一个新的序列。

在编程中，cumsum通常用于处理数值型数据，特别是在统计分析、金融建模、时间序列分析等领域。它可以帮助我们分析数据的趋势、累积增长情况等。

优势：

简化计算：cumsum可以快速计算出序列中每个元素的累计和，避免了手动编写循环计算的繁琐过程。
提供数据洞察：通过观察累计和的变化，我们可以了解数据的增长趋势、波动情况等，从而做出更准确的分析和预测。

应用场景：

统计分析：在统计学中，cumsum常用于计算累计频率、累计概率等。
金融建模：在金融领域，cumsum可以用于计算资产的累计收益、累计损失等。
时间序列分析：在时间序列分析中，cumsum可以用于计算序列的累计和，从而观察数据的趋势和周期性。

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- order(predictions, decreasing = TRUE) predictions.sorted <- predictions[pred.order] tp <- cumsum...(labels[pred.order] == pos.label) fp <- cumsum(labels[pred.order] == neg.label) dups <- rev(duplicated...dups]) return(list(cutoffs = cutoffs, fp = fp, tp = tp)) } 可以看到先按从大到小排序，再累计当前位置和之前位置的阳性值。...因此计算TP,TN等指标时，取的是大于等于cutoff

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, 5, 0.01) # 生成1000个点的数组 xs, ys = np.meshgrid(points, points) z = np.sqrt(xs ** 2 + ys ** 2) # 计算矩阵的平方和开根...[False, True], [True, False]], [[1, 2], [3, 4]], [[9, 8], [7, 6]]) # 只指定condition时，返回np.nonzero()，即非零元素的索引...(0) # 每列的累计和 arr.cumprod(1) # 每行的累计积注：关于numpy中axis的问题 axis=1可理解为跨列操作 axis=0可理解为跨行操作 # 布尔型数组 arr =...() # 求累计和 walk.min() walk.max() (np.abs(walk) >= 10).argmax() # 首次到达10的索引数 # 一次模拟多个随机漫步 nwalks =...(1) # 将5000个样本中每一步的值进行累积求和 print(walks) # 计算首次到达30 hits30 = (np.abs(walks) >= 30).any(1) # 在列方向上进行对比

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