灵活性:apply_along_axis函数允许用户自定义要应用的函数,从而实现更灵活的操作。 减少循环:通过使用apply_along_axis函数,可以避免使用显式的循环来处理数组的每个切片,从而提高代码的效率和可读性。 应用场景: 数据处理:apply_along_axis函数可以用于对数据集的每个样本进行特定操作,例如特征提取、数据清洗等。 数学运...
np.apply_along_axis [太阳]选择题 根据题目代码,执行的结果是? import numpy as np array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) sum_values = np.apply_along_axis(np.sum, 1, array) print("【执行】np.apply_along_axis(np.sum, 1, array)") print(sum_values) A选项...
在实际应用中,np.apply_along_axis()函数可以与Numpy的其他函数和工具结合使用,以实现更高级的数组操作。例如,你可以使用Numpy的向量化操作与np.apply_along_axis()函数结合,以避免显式的循环,从而获得更高的性能。需要注意的是,np.apply_along_axis()函数仅适用于在数组上执行元素级别的操作。如果你需要执行更复杂...
1.函数原型 numpy.apply_along_axis(func, axis, arr, *args, **kwargs) 2.作用: 将arr数组的每一个元素经过func函数变换形成的一个新数组 3.参数介绍: 其中func,axis,arr是必选的 func是我们写的一个函数 axis表示函数func对arr是作用于行还是列 arr便是我们要进行操作的数组了 可选参数:*args, **kw...
Python中numpy.apply_along_axis()函数的用法 numpy.apply_along_axis(func,axis,arr,*args,**kwargs): 必选参数:func,axis,arr。其中func是我们自定义的一个函数,函数func(arr)中的arr是一个数组,函数的主要功能就是对数组里的每一个元素进行变换,得到目标的结果。
Numpy中的apply_along_axis函数,在数据分析中非常实用,它调用给定的自定义函数,让数组元素按特定轴进行计算: np.apply_along_axis(自定义func, axis, arr, 自定义func中需要的其他参数)。 图1 拿到所需的数据集及对应索引 图2 apply_along_axis函数的应用 ...
计算中值其实也可以用一些向量化的方法解决,但在这里主要介绍np.apply_along_axis函数,就不多赘述了。 顾名思义,np.apply_along_axis将一个函数沿一个轴作用到数组中,对一个(H, W, C)数组,若是沿C轴计算,则是将每一个像素看作一个变量,这是一个类似于pandas的apply、python自带的apply的函数。
二、apply_along_axis函数的用法 1、格式 Y = numpy.apply_along_axis(函数, 轴向, 高维数组) 2、作用 再高维数组中沿着指向的轴向,提出低维子数组,作为参数传递给函数中,并将返回值按照同样的轴向组成新的数组返回给调用者。 3、轴向 二维:0是行方向,1是列方向 ...
对于返回更高维数组的函数,将插入这些维度来代替轴维度。>>> b = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) >>> np.apply_along_axis(np.diag, -1, b) array([[[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]], [[4, 0, 0], [0, 5, 0], [0, 0, 6]], [[7, 0, 0], ...
在下文中一共展示了apply_along_axis函数的14个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: barplot ▲点赞 7▼ defbarplot(self, func=None, *args, **kwargs):""" ...