[Python]axis =0/1/-1

• axis=0：在第一维操作
• axis=1：在第二维操作
• axis=-1：在最后一维操作
• 以np.argmax()函数为例：

>>> 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.argmax(a,axis = 0)  #返回尺寸(3,4)
array([[1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1]])
>>> np.argmax(a,axis = 1) #返回尺寸(2,4)
array([[2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2]])
>>> np.argmax(a,axis = -1) #返回尺寸(2,3) 
array([[3, 3, 3],
       [3, 3, 3]])