numpy中的axis(轴的理解)

本文深入解析了NumPy库中axis参数的功能与使用方法,通过实例演示如何沿不同轴进行max、sum等操作,帮助读者掌握多维数组处理技巧。

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# 沿着axis指定的轴进行相应的函数操作。如果不知道axis,则把结构体展开成一维,然后再开始计算
import numpy as np
print("array x")
x = [[1, 2, 3],
     [5, 1, 2]]
x = np.array(x)
print(x)
print("shape x")
print(x.shape)
print("max")
max_ = np.max(x)  # 如果不知道axis,这相当于把多维数组展开成一维,然后找到这个一维数组里的最大值。
max_0 = np.max(x, axis=0)  # axis=0,按第一维(行)上的元素找最大值,不用管列向量的个数(列数不变),每一列都这样做。
max_1 = np.max(x, axis=1)  # axis=1,按第二维(列)上的元素找最大值,不用管行向量的个数(行数不变),每一行都这样做。
print(max_, max_0, max_1)
print("sum")
sum_ = np.sum(x)  # 如果不知道axis,这相当于把多维数组展开成一维,然后求这个一维数组里所有元素的和。
sum_0 = np.sum(x, axis=0)  # axis=0,按第一维(行)上的元素求和,不用管列向量的个数(列数不变),每一列都这样做。
sum_1 = np.sum(x, axis=1)  # axis=1,按第二维(列)上的元素求和,不用管行向量的个数(行数不变),每一行都这样做。
print(sum_, sum_0, sum_1)

 

argmax,sum等等函数,它们都含有一个名为axis的参数,那这个参数到底是什么意思呢?一句话总结就是:沿着axis指定的轴进行相应的函数操作。如果不知道axis(axis的默认值不是0),则把结构体展开成一维,然后再开始计算

参考文档:numpy和tensorflow中的关于参数axis的正确理解

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