numpy中的轴（axis）

最新推荐文章于 2024-11-20 13:46:38 发布
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分类专栏： numpy
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本文介绍了numpy中轴(axis)的概念，以numpy.arange(0,10).reshape((2,5))为例，解释了axis=0对应行，axis=1对应列的原理。理解轴的概念有助于进行更有效的计算，例如在计算二维数组的平均值时指定计算方向。" 121520649,9858975,Ubuntu 18.04虚拟机配置静态IP教程,"['Ubuntu', '虚拟机网络', '网络配置']

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轴可以理解为方向，用坐标系轴和计算方向表示：

二维数组轴示意图

 

二维计算方向
三维
<
最低0.47元/天 解锁文章
详细研究python中的Numpy轴
kirsten111111的博客
11-19 2287
详细研究python中的Numpy轴 Numpy轴是迭代开始的一种方向。 numpy中的每个操作都有一个特定的迭代过程，操作将通过该过程进行。此外，有两种类型的迭代过程：列顺序和Fortran顺序。列顺序通过列轴提供帮助，Fortran顺序通过行轴提供帮助。 Numpy轴方向 轴0（沿行的方向）–轴0称为Numpy阵列的第一个轴。该轴0沿Numpy多维数组的行垂直向下运行，即执行列操作。 轴1（沿列的方向）–轴1称为多维Numpy数组的第二个轴。结果，轴1与数组的列水平求和。它执行行操作。 注意： 以上Nu
Numpy的轴及numpy数组转置换轴
分享关于数据的知识。
01-17 2425
最内层一对 [ ] 可以代表一个1维数组加粗的一对 [ ] 里面有3个一维数组，也就是2维数组最外层的一对 [ ] 里面有3个2维数组也就是3维数组0轴是行，1轴是列，2轴是纵深数组的shape维度是（4,3,2），元组的索引为 [ 0,1,2 ]假设维度是（2，3），元组的索引为[0,1]假设维度是（4，） 元组的索引为[0]可以看到轴编号和shape元组的索引是对等的，所以这个编号可以理解为高维nd.array.shape产生的元组的索引。
numpy基础—numpy的轴
weixin_51758140的博客
01-26 1019
0轴是行，1轴是列，2轴是纵深 数组的shape维度是（4,3,2），元组的索引为 [ 0,1,2 ] 假设维度是（2，3），元组的索引为[0,1] 假设维度是（4，） 元组的索引为[0] 总结：凡是提到轴，先看数组的维度，有几维就有几个轴 沿轴切片 import numpy as np a = np.array([ [1,2,3] , [4,5,6] , [7,8,9] ]) print(a[:2]) #表示切取0轴上的索引[0]和索引[1] [[1 2 3] [4 5 6]] import..
NumPy中的轴（axis）
听海边涛声
04-13 520
NumPy中的轴（axis）
Numpy学习笔记——numpy的轴
wander404的博客
10-09 790
轴编号与shape的索引是对等的，这个。shape（3，2，4）表示数组的维度，shape的索引可以看作轴编号，即一条轴其实就是一个维度。以下图为例，一维数组的shape维度是（4，），对应的元组的索引是 [0]；二维数组的shape维度是（2，4），对应的元组的索引为[0，1]；三维数组的shape维度是（3，2，4），对应的元组的索引为[0，1，2]此外，索引也可以从负数开始，对于负数索引，-1表示最后一个维度，-2表示导数第二个维度，以此类推。
NumPy 轴(axis)的概念
amnesiagreen的博客
06-01 3773
NumPy 数组的维数（dimensions） NumPy 数组的维数（dimensions），一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。在numpy中用array.ndim查看。 NumPy 数组的轴（axis） 在 NumPy中，有个概念叫轴（axis），轴的个数等于数组的维数。设axis=i，则Numpy沿着第i个下标变化的方向进行操作。 之所以叫轴，我是这么理解的，以这个2维矩阵为例： array=np.arange(1,10,1).reshape((3,3)) [[1 2 3] [4
关于NumPy数组中的轴解释
HappyAcmen
11-20 1379
在Numpy中，轴通常指的是数组的维度。对于一个多维数组，我们可以沿着不同的维度(即轴）进行各种操作，如求和、平均值计算、最大值查找等。轴的作用是确定这些操作是沿着哪个方向进行的。
python numpy中axis的含义_Numpy中的axis/axes详解
weixin_42125770的博客
01-28 1548
首先，在Numpy中，维数(dimensions)通过轴(axes)来扩展，轴的个数被称作rank。这里的rank不是线性代数中的rank(秩)，它指代的依旧是维数(number of dimensions)：The number of axes (dimensions) of the array. In the Python world, the number of dimensions is ...
numpy中axis参数说明和数组轴的理解
weixin_47738095的博客
06-29 1361
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中的axis/axes详解
W_H_M_2018的博客
04-15 1661
首先，在Numpy中，维数（dimensions）通过轴（axes）来扩展，轴的个数被称作rank。这里的rank不是线性代数中的rank（秩），它指代的依旧是维数（number of dimensions）： The number of axes (dimensions) of the array. In the Python world, the number of dimensions ...
理解numpy中的axis
aLife2P6的博客
11-07 465
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...
NumPy中的维度Axis详解
09-18
在NumPy库中，维度（Dimension）和轴（Axis）是理解数组操作的关键概念，尤其在处理多维数据时显得尤为重要。本文将深入探讨这两个概念，并通过实例来帮助你更好地理解它们。 首先，维度（ndim）是表示数组深度的一...
Numpy轴的概念
克豪的博客
07-03 592
numpy中轴的概念是可以认为是数组的维度的概念 a = np.arange(24).reshape(2,3,4) a array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]]) np.max(a,axis=0) array([[12, 13,
一文读懂Numpy（Tensorflow）里面的轴（Axis）
cz的博客
06-08 1224
关于轴的解释
理解numpy中的axis(轴)
JPLAY的博客
09-16 559
理解numpy中的axis(轴)
numpy 中的axis轴问题
weixin_34090562的博客
07-14 174
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...
numpy 轴的理解
cpyy103的博客
04-06 429
轴 在numpy中关于axis的轴有时会有点晕，这里做下总结 如果axis=0，表示0轴，第一个维度 axis=1，表示1轴，第二个维度 有点抽象 本地使用jupyter，设没注释的为代码输入，注释部分为输出 sum 二维 import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) a # array([[1, 2, 3], # [4, 5,...
numpy.array的轴
lxlong的博客
09-30 559
我们以三维数组为例说明按轴计算参数的用法 定义三维数组a a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]]) In [1]: a Out[1]: array([[[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6]], [[ 7, 8, 9], ...
numpy中对于axis的理解
taotao223的博客
01-28 2082
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中的axis
最新发布
03-08
在 NumPy 库中，`axis` 参数用于指定沿哪个轴执行特定的操作。对于多维数组而言，理解 `axis` 是至关重要的，因为这决定了如何聚合或变换数据。 #### 一维数组上的应用 在一维情况下，由于只有一个方向的数据排列，...
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