numpy 中的axis轴问题
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了numpy 中的axis轴问题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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] # [12 13 14] # [15 16 17]] # # [[18 19 20] # [21 22 23] # [24 25 26]]] b = np.sum(a, axis=0) print(b) # [[27 30 33] # [36 39 42] # [45 48 51]] c = np.sum(a, axis=1) print(c) # [[ 9 12 15] # [36 39 42] # [63 66 69]] c = np.sum(a, axis=2) print(c) # [[ 3 12 21] # [30 39 48] # [57 66 75]]
从该内容上总结
1 axis 的取值必须与 a.shape() 的值相对应,
以上是关于numpy 中的axis轴问题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Pandas Dataframe / Numpy Array“轴”定义中的歧义
What does axis/axes mean in Numpy
numpy操作1--任务一:单通道图像转三通道理解/任务二:按axis=0或axis=1或axis=2(轴)堆叠(stack)