以下是一个示例代码，用于按共享子数组值将数据集分组到多维数组中，并将累积值推入组的一列：

def group_and_accumulate(data, shared_keys, accumulate_key):
    groups = {}
    for item in data:
        group_key = tuple(item[key] for key in shared_keys)
        if group_key not in groups:
            groups[group_key] = []
        groups[group_key].append(item[accumulate_key])

    result = []
    for group_key, values in groups.items():
        accumulate_value = sum(values)
        result.append(list(group_key) + [accumulate_value])

    return result

# 示例数据集
data = [
    {'group': 'A', 'subgroup': 'X', 'value': 1},
    {'group': 'A', 'subgroup': 'X', 'value': 2},
    {'group': 'A', 'subgroup': 'Y', 'value': 3},
    {'group': 'B', 'subgroup': 'X', 'value': 4},
    {'group': 'B', 'subgroup': 'Y', 'value': 5},
]

# 按共享键 group 和 subgroup 分组，并累积值 value
result = group_and_accumulate(data, ['group', 'subgroup'], 'value')
print(result)

输出结果为：

[['A', 'X', 3], ['A', 'Y', 3], ['B', 'X', 4], ['B', 'Y', 5]]

在示例中，首先定义了一个 group_and_accumulate 函数，该函数接受三个参数：数据集 data、共享键列表 shared_keys 和累积键 accumulate_key。

函数内部首先创建一个空字典 groups，用于存储分组后的数据。然后遍历数据集中的每个项，根据共享键构造一个组合键 group_key，如果该组合键在字典中不存在，则将其初始化为空列表。然后将累积键对应的值添加到该组合键对应的列表中。

接下来，创建一个空列表 result，用于存储最终的结果。遍历字典中的每个组合键和对应的值列表，计算累积值并将其添加到组合键的列表中。最后，将组合键和累积值的列表添加到结果列表中。

最后，调用示例数据集进行测试，将共享键设置为 ['group', 'subgroup']，将累积键设置为 'value'，得到的结果就是按共享子数组值分组并累积的多维数组。