Python np.cumsum（输入）的长度比输入数组长——这怎么可能呢？

在Colab中运行下面的代码。运行两个单独的实例（单独的文件）。在一种情况下，代码有效，而在另一种情况下，代码无效。如果函数np.cumsum（）不起作用，它返回的数组长度似乎是输入数组的两倍，这会产生ValueError：“操作数不能与形状（2000），（1000），”一起广播
不知道为什么会发生，或者怎么可能。在网上也找不到任何答案（甚至是同一问题的类似实例），所以非常感谢您的帮助

'''

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''

您的阵列可能是多维的：

eye3 = np.eye(3)
print(len(eye3)) # 3 (3 rows)
print(len(np.cumsum(eye3))) # 9 (3 rows * 3 columns = 9 elements once flattened)
print(len(np.cumsum(eye3, axis=1))) # 3 (3 rows)

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请<代码>形状比

len

eye3 = np.eye(3)
print(len(eye3)) # 3 (3 rows)
print(len(np.cumsum(eye3))) # 9 (3 rows * 3 columns = 9 elements once flattened)
print(len(np.cumsum(eye3, axis=1))) # 3 (3 rows)