关于numpy中的axis和shape的一些思考

最新推荐文章于 2024-01-06 19:11:56 发布
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#Numpy

首先对于axis的理解

对于高维的矩阵，对于新手来说，分析它的axis，可能会有些困难。但是不用担心，看完这篇帖子，你应该就明白了

一句话，看axis就看是几级中括号

最外侧的中括号是一级中括号，表示axis=0

里面一层的中括号是二级中括号，表示axis=1

在一级中括号的眼里（axis=0），他看不见两个二级中括号中间的内容。

上式的在axis=0方向的和

在二级中括号的眼里（axis=1），他也不知道一级中括号的存在。

上式的在axis=1方向的和，只是在二级中括号内部发生的

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好困啊，明天再更新吧

RCNN算法详解
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作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 R-CNN（Regions with Convolutional Neural Networks）是区域卷积神经网络（Region-based convolutional neural networks，R-CNN）的缩写，它是目前最热门的目标检测算法之一。其主要
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（八）计算机视觉 -- 6 区域卷积神经网络（R-CNN）系列
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6. 区域卷积神经网络（R-CNN）系列 区域卷积神经网络（region-based CNN / regions with CNN features，R-CNN）是将深度模型应用于目标检测的开创性工作之一。 本节将介绍R-CNN和它的一系列改进方法（模型设计思路）： 快速的R-CNN（Fast R-CNN）、更快的R-CNN（Faster R-CNN）以及掩码R-CNN（Mask R-CNN）。 6.1 R-CNN R-CNN首先对图像选取若干提议区域（如锚框也是一种选取方法）并标注它们的类别和边界框（如
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1.numpy中axis参数说明： axis=i，即沿着数组第i个下标的变化方向进行操作。 2.关于NumPy中数组轴的理解： 学好数据分析，得学好Numpy；学好Numpy，首先彻底理解“轴”的概念！
numpy中axis参数理解
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对axis的理解 在我理解看来，numpy中参数axis代表的就是维度。即通过.shape函数输出的元素有几个，axis 最大 就是几，即这个数组最大的维度。 同时注意，在numpy中 rank 代表的是数组的维度而不是秩，区别于线代的rank 在numpy中，rank和axis的最大值是一个意思 import numpy as np import pandas as pd rng = np.ra...
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本节将介绍R-CNN及其一系列改进方法：快速的R-CNN（Fast R-CNN） (Girshick, 2015)、更快的R-CNN（Faster R-CNN） (Ren et al., 2015)和掩码R-CNN（Mask R-CNN） (He et al., 2017)。作为端到端训练的结果，区域提议网络能够学习到如何生成高质量的提议区域，从而在减少了从数据中学习的提议区域的数量的情况下，仍保持目标检测的精度。这些形状各异的提议区域在卷积神经网络的输出上分别标出了形状各异的兴趣区域。
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numpy中axis的理解
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### Numpy中Axis参数的作用及示例解释 #### Axis参数的核心概念 在Numpy中，`axis` 表示的是数组的轴（维度）。对于一个多维数组来说，每一维都可以看作是一个方向或者一条线。当执行某些操作（如求和、最大值等）时，可以通过 `axis` 参数指定沿着哪个方向进行计算。如果不理解 `axis` 的含义，则很难高效地利用Numpy处理复杂的数据结构。 例如，给定一个三维数组 `arrs = np.arange(24).reshape((3, 2, 4))`，其形状为 `(3, 2, 4)`，即该数组有三个维度：第一个维度大小为3，第二个维度大小为2，第三个维度大小为4[^1]。 --- #### 示例解析 以下是几个具体的例子来说明 `axis` 的作用： ##### 示例1：求和操作 (`np.sum`) 考虑如下代码： ```python import numpy as np arrs = np.arange(24).reshape((3, 2, 4)) print("原始数组:") print(arrs) # 沿着不同的轴求和 print("\n沿着 axis=0 求和 (按第0维压缩):") print(np.sum(arrs, axis=0)) print("\n沿着 axis=1 求和 (按第1维压缩):") print(np.sum(arrs, axis=1)) print("\n沿着 axis=2 求和 (按第2维压缩):") print(np.sum(arrs, axis=2)) ``` - **`axis=0`**: 对应于最外层维度的操作。这意味着将相同位置上的元素相加，最终结果会减少第一维的长度。 - **`axis=1`**: 针对中间维度的操作。这相当于固定其他维度不变的情况下，对该维度内的元素逐项求和。 - **`axis=2`**: 处理最内层维度。这是指在同一平面内，针对每行或列依次累加。 运行以上代码可以直观看到不同 `axis` 值带来的变化[^1]。 --- ##### 示例2：寻找最大值 (`np.max`) 再来看另一个常用场景——查找某特定轴的最大值： ```python a = np.array([[78, 34, 87, 25, 83], [25, 67, 97, 22, 13], [78, 43, 87, 45, 89]]) print("原二维数组:") print(a) print("\n沿 axis=0 查找最大值:") print(a.max(axis=0)) print("\n沿 axis=1 查找最大值:") print(a.max(axis=1)) ``` 在这里， - 当设置 `axis=0` 时，比较各列对应位置处数值并返回最高者； - 若设定为 `axis=1` 则是在各行内部选取峰值[^4]。 --- #### 更复杂的案例：拼接数组 (`np.concatenate`) 除了基本运算之外，像连接两个或多组数据这样的任务也需要依赖 `axis` 来定义组合的方向。比如下面这段程序展示了如何通过调整此选项改变输出形式： ```python X = np.arange(620 * 128 * 88).reshape(620, 1, 128, 88) y = np.arange(620) bottoms = [] bottoms.append(X) bottoms.append(y[:, None]) result_X, result_y = np.concatenate(bottoms[:-1], axis=1), bottoms[-1] print(result_X.shape) # 输出新的形状 ``` 在这个片段里，我们把多个张量按照第二维度堆叠起来形成一个新的特征集合[^5]。 --- ### 总结 综上所述，掌握 `axis` 是精通 NumPy 关键一步。无论是简单的统计还是高级变换都需要清晰认识各个维度间关系以及它们相互影响的方式。只有这样才能充分发挥这个强大工具的优势完成各种数据分析工作。
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