Numpy中的（axis=？）助解

在阅读开源项目代码时，总是被numpy中的（axis=？）搞得懵逼，特别是维度较高的时候。近期读了几篇博客终于给笔者整明白了。

下面通过示例说明numpy中axis的使用。首先对numpy中axis取值进行说明：一维数组时axis=0，二维数组时axis=0，1，维数越高，则axis可取的值越大，数组n维时，axis=0，1，…，n。为了方便下面的理解，我们这样看待：在numpy中数组都有着[ ]标记，则axis=0对应着最外层的[ ]，axis=1对应第二外层的[ ]，以此类推，axis=n对应第n外层的[ ]。【0,1,2,3,...是从外开始剥，-n,-n+1,...,-3,-2,-1是从里开始剥】做完运算后要移除对应层的[ ]。

（1）axis = 0表示对最外层[ ]里的最大单位块  做块与块之间的运算，计算完之后移除最外层[ ]：

因为只有一层[ ]，所以直接对这一层里的最大单位块1，2，3做运算；做完加法后本应是[6]，但是移除最外层[ ]后，最终结果返回的是6。

有两层[ ]，最外层[ ]里的最大单位块分别为[1,2]，[3,4]，对这两个单位块做块与块之间的运算，[1,2]+[3,4] = [4, 6]；做完加法后本应是[[4, 6]]，但是移除最外层[ ]后，原来的两层[ ]变成一层[ ],所以返回结果为 [4, 6]。

有三层[ ]，最外层[]里的最大单位块分别为[[1,2],[3,4]]，[[11,12],[13,14]]，对这两个单位块做块与块之间的运算，[[1,2],[3,4]] + [[11,12],[13,14]] = [[12, 14], [16, 18]]；做完加法后本应是[[[12, 14], [16, 18]]]，但是移除最外层[]后，原来的三层[]变成两层[],所以返回结果为[[12, 14], [16, 18]]。

（2）axis= 1表示对第二外层[ ]里的最大单位块做块与块之间的运算，同时移除第二外层[ ]：

 因为只有一层[ ]，找不到第二外层，所以报错。

有两层[ ]，第二外层[ ]里的最大单位块有两组（因为有两个第二外层[ ]），第一组是1，2，第二组是3，4，分别对这两个单位块做块与块之间的运算，第一组结果为1+2=3，第二组结果为3+4=7；
做完加法后本应是[[3],[7]]，但是移除第二外层[ ]后，原来的两层[]变成一层[ ],所以返回结果为[3, 7]。

有三层[ ]，第二外层[ ]里的最大单位块有两组（因为有两个第二外层[ ]），第一组是[1,2],[3,4]，第二组是[11,12], [13,14]，分别对这两个单位块做块与块之间的运算，第一组结果为[1,2]+[3,4] = [ 4, 6]，第二组结果为[11,12]+[13,14] = [24, 26]；
做完加法后本应是[[[ 4, 6]], [[24, 26]]]，但是移除第二外层[ ]后，原来的三层[ ]变成两层[ ],所以返回结果为[[ 4, 6], [24, 26]]。

（3）axis= 2表示对第三外层[ ]里的最大单位块做块与块之间的运算，同时移除第三外层[ ]：

有三层[ ]，第三外层[ ]里的最大单位块有四组（因为有四个第三外层[ ]），第一组是1, 2，第二组是3,4，第三组是11,12，第四组是13,14，第一组1+2=3，第二组3+4=7，第三组11+12=23，第四组13+14=27.
做完加法后本应是[[[3],[7]], [[23], [27]]]，但是移除第三外层[ ]后，原来的三层[ ]变成两层[ ],所以返回结果为[[ 3, 7], [23, 27]]。

 axis = 3，4，5类似。

 上面的？略有疑惑，不够目前还没有见过有人代码用负数，影响不大。

参考：Python之NumPy（axis=0/1/2...）的透彻理解——通过np.sum(axis=?)实例进行说明_sky_kkk的博客-优快云博客