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数组中的轴索引如何?

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)

Numpy总结第二节:Numpy 的属性与形状变换

numpy数组属性