numpy中关于axis的理解

最新推荐文章于 2024-04-18 16:10:35 发布
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博客主要围绕numpy中axis展开，重点讲解对其的理解，帮助读者掌握在numpy里axis的相关概念，属于信息技术领域中数据分析相关内容。
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numpy中对于axis的理解
taotao223的博客
01-28 2116
numpy中的axis的设置参数与数组的shape有关 例如一个shape（3，2，4）的数组，代表一个三维数组，要注意的是这里的维度与物理学的维度的理解是不太一样的 axis = 0时，就相当于所求的数组的结果变成shape（2，4） axis = 1时，数组的结果shape（3，4） axis = 2时，数组的结果shape（3，2） 这里应该看出来了，当axis=n的时候shape
numpy中axis的通俗理解
αlphαβet
06-26 886
先说结论 numpy中的axis与shape有关，shape为一个tuple，这个tuple的index即为所在的axis。例如一个ndarray形状为(4,3,2)，则4对应的axis为0，3对应的axis为1，2对应的axis为2。 import numpy as np x=np.arange(24).reshape(4,3,2) print(x) 运行结果： [[[ 0 1] [ 2...
彻底理解numpy中的axis
m0_37673307的博客
08-27 9676
时下流行人工智能，python成为人工智能最好的处理语言，这与python中的科学计算模块numpy是分不开的。numpy相信大都数人都知道。而在numpy中，有很多的函数都涉及到axis，numpy中的轴axis是很重要的，许多numpy的操作根据axis的取值不同，作出的操作也不相同。可以说，axis让numpy的多维数组变的更加灵活，但也让numpy变得越发难以理解。因此，弄清楚axis的...
Numpy:对Axis的理解
群星闪耀的博客
11-08 392
Axis就是数组层级 设axis=i，则Numpy沿着第i个下标变化的方向进行操作 Axis的应用 Axis就是数组层级 要想理解axis，首先我们先要弄清楚“Numpy中数组的维数”和"线性代数中矩阵的维数"这两个概念以及它们之间的关系。在数学或者物理的概念中，dimensions被认为是在空间中表示一个点所需要的最少坐标个数，但是在Numpy中，dimensions指代的是数组的维...
numpy之axis理解
Nicola.Zhang
04-20 320
numpy操作中的axis的理解 最简单的理解为： numpy打印出来的时候array有n层[],则改array的max axis = n-1, 从外向里剥离[]，当剥离的[]数量为x时，则此时axis = x。 原博链接： https://blog.youkuaiyun.com/xiongchengluo1129/article/details/79062991 ...
【Numpy】对于 Numpy 中 Axis 的理解
最新发布
weixin_54383080的博客
04-18 2158
【Numpy】对于 Numpy 中 Axis 的理解.
numpy中axis参数理解
weixin_45718167的博客
02-14 914
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...
深入理解numpy库中的axis（python中的轴）
热门推荐
路过人间，一叶知秋
10-26 2万+
文章目录Python中的axis如何理解axisaxis的含义笛卡尔坐标多维数组的元素指定多维数组指定轴axis的取值例子例一axis=0和axis=-3例二axis=1和axis==-2例三axis=2结语 Python中的axis   在使用numpy库时，有许多地方会出现axis的踪影，如求最大最小值、排序等情况。最常见的可能要数下面几个 numpy.max numpy.min numpy.max numpy.argsort   下文我们就以numpy.max为例来详细讲解axis 如何理解axi
理解numpy中的axis
aLife2P6的博客
11-07 517
对于m个元素一维数组a{a0,a1,..ai,...,am}，因为只有一个轴，所以axis只能为0，和默认值效果相同，观察的是0轴上0,1,...i,...,m点对应的元素。产生的新集合就一个元素。 举例： 对于mxn的二维数组 a{{a00,a01,...,a0j,...,a0n},{a10,a11,...,a1j,...,a1n},...,{ai0,ai1,...,aij,...,a...
pandas的axis参数理解与Numpy中的axis参数理解
weixin_44217936的博客
07-22 721
pandas中简单的二维矩阵 axis=0或者“index” : 如果是单行操作，就指的是某一行 如果是聚合操作，指的是跨行cross rows axis=1或者“columns” 如果是单列操作，就指的是某一列 如果是聚合操作，指的是跨列cross columns 按哪个axis，就是这个axis要动起来（类似被for循环遍历），其他的axis保持不动 在二位矩阵中将axis=0理解成行，axis=1理解成列是没有问题的，但是在多维度矩阵中就比较难以理解，接下来会介绍多维矩阵中的理解方法 先看例子：首
Numpy中axis的理解
I_chat的博客
09-29 711
Numpy中经常有设计到axis的多维数组操作，对axis不是很理解，每次都记不住axis=0代表什么； 下面以2*3*4的多维数组进行说明。 先看代码段 import numpy as np np.random.seed(123) x = np.random.randint(0,5,[2,3,4]) print(x) [[[2 4 2 1] [3 2 3 1] [1 0 1 1]...
numpy中axis理解
Never-Giveup的博客
12-12 323
numpy库中有些函数有个参数axis，像ndarray.max()等，ndarray 其实就是一个多维数组，比python 内建的list多了一些对多维数组的操纵方法。如果一个多维数组是232，他就是3维的，参数axis=0指的就是第一维，即2那一个数轴，axis=1,即3的那个数轴，axis=2,即最后2的那个数轴。 示例： ...
numpy中axis的理解
willluckysmile的博客
07-15 305
axis主要是针对数组的维度来说的， axis=n，即在n维上进行操作， 比如一个3维数组求和时，axis=0，即对第一维求和，例子如下： arr = np.array( [ [ [ 0, 1], [ 2, 3], [ 4, 5], [ 6, 7] ], [ [ 8, 9], [10, 1...
NumPy中axis的理解
zhwangye的博客
01-28 4953
文章目录前言二维数组三维数组四维数组N维数组 前言 Numpy中的axis的很重要，不光np(后文numpy简称np)中的计算很重要，而且在深度学习中的张量计算也经常用到，对这np中axis等矩阵或张量的基本概念的理解很重要。 Numpy中矩阵或多维数组需要理解的概念： axes np数组中的维度 rank np数组中axes的数量 axis 标识np数组中某一个维度，可以把axis当成是坐标轴 length 某个axis上元素的个数 NumPy’s main object is the ho
numpy 中的axis轴问题
weixin_34090562的博客
07-14 193
在numpy库中，axis轴的问题比较重要，不同的值会得到不同的结果，为了便于理解，特此将自己的理解进行梳理 为了梳理axis,借助于sum函数进行！ a = np.arange(27).reshape((3,3,3)) print(a) # [[[ 0 1 2] # [ 3 4 5] # [ 6 7 8]] # # [[ 9 10 11] # [1...
一文搞懂numpy中的axis
abcgkj的博客
05-18 535
搜索微信公众号:‘AI-ming3526’或者’计算机视觉这件小事’ 获取更多AI干货 csdn：https://blog.youkuaiyun.com/abcgkj github：https://github.com/aimi-cn/AILearners 1.为什么要设计axis？ numpy是个多维数组，多维数组运算需要指定到底对哪一维操作，因此axis就是用来指定需要操作的维数。 2.二维数组示例 &...
Numpy中对Axis的理解
dream_to_dream的博客
03-26 592
二维图像中的axis模型： 1.Axis就是数组层级，亦可以理解为数字的维度，设axis=i，则Numpy沿着第i个下标变化的方向进行操作 Axis就是数组层级 要想理解axis，首先我们先要弄清楚“Numpy中数组的维数”和"线性代数中矩阵的维数"这两个概念以及它们之间的关系。在数学或者物理的概念中，dimensions被认为是在空间中表示一个点所需要的最少坐标个数，但是在Numpy中...
numpy和tensorflow中的关于参数axis的正确理解
ZeroZone零域的博客
05-04 1613
首先声明：axis的默认值不是0，这一点我发现很多博客文章都搞错了。所以一定要知道，axis的默认值不是0 当给axis赋值为0时，和采取默认值时的表现是完全不同的，从下面的代码就可以看出。 >>> z #大小为2×3×4的数组 array([[[ 2, 3, 4, 8], [ 3, 1, 4, 1], [ 6, 3, 2,...
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