这一点对于理解axis很重要,也很容易被忽视,axis本身是指数组的轴,在执行不同的函数时,具体的操作是沿着轴的方向进行的。axis的取值取决于数据的维度,如果数据是一维数组那么axis只有0,如果数据是二维的,那么axis可以取0和1,如果数据是三维的,那么axis就可以取0、1和2。 其实从上面这张图片中我们可以看到,在二维...
通过前面的叙述,我们已经知道axis=0表示最高维,axis=1表示次高维,依次下去。因此,对于三维数组来说,axis=0指的就是最高维(三维),axis=1指的就是次高维(二维),那么axis=2指的就是最低维(一维)。 当axis=0的时候,指的就是,最高维三维变化,其他维度不变化的数据会成为一组,因此x[0][0][0]、x[1][0]...
axis=1:沿着 列(cols) 的方向跨 行 即当axis=1时,我们沿着每一行或者列标签向右执行(水平方向) 进阶:多维 axis的实际含义是根据axis指定的维度进行连接,如矩阵m1的维度为(2,3), 那么axis=0就代表了第一个维度‘2’。 因此,将m1和m2按照第一个维度进行连接,得到的新的矩阵就是将第一维度进行相加,其余维度...
举例来说，当axis设置为1（横向）时，求和操作会按列方向进行，如图1所示，从左到右逐列累计。在dropna命令中，axis=1意味着删除列，依据how参数，可能是只要有任一值缺失（‘any’），或所有值都缺失（‘all’）才删除，如图2所示，从左向右检查列的完整度。总的来说，理解axis=0和axis=1的含义...
axis是对数组层级的刻画，对axis的正确理解，就像他的名字一样——‘轴’，即axis表示的是沿着哪一个轴的方向。axis的取值取决于数据的维度，如果数据是一维数组，那么axis只有0；如果数据是二维的，那么axis可以取0和1；如果数据是三维的，那么axis就可以取0、1和2。以常用的二维数据为例，axis=0...
当axis=1时,如果是求平均,那么是从左到右横向求平均;如果是拼接,那么也是左右横向拼接;如果是drop,那么也是横向发生变化,体现为列的减少。 当考虑了方向,即axis=1为横向,axis=0为纵向,而不是行和列,那么所有的例子就都统一了。 图1给出的就是sum求和,当axis=1时,按照从左往右的顺序,横向求和。
axis=0第一反应是向下, 不对啊?这怎么是从左往右把数据删了,删了一行,向右应该是axis=1。 再重复一下:这是个二维,处理行的时候,也离不开个列的影响,必然会向右处理数据, 这里的向右实际上是一个误解,你可以理解为次序,就是拆分的第1点。 在第2点里再去真正判断到底是向右还是向下。
官方对于axis=0和axis=1的解释是轴,也就是坐标轴。坐标轴是有方向的,而行和列是没有方向的 1表示横轴(水平),方向从左到右; 0表示纵轴(垂直),方向从上到下。 当axis=1时,数组的变化是横的,而体现出来的是列的增加或者减少。 其实axis的重点在于方向,而不是行和列。具体到各种用法而言也是如此。当axis=...
当你看到`df.drop(1,axis=0)`时，可能会误解为删列，但其实这是删除行，因为axis=0代表行。实际上，当你需要处理多列时，虽然感觉像是"向右"操作，但这里的"向右"更多是指处理顺序，而不是实际的左右方向。例如，`df.drop([1,2],axis=0)`表示按列处理，先删除第1列的第4和第7行，然后...
官方对于axis=0和axis=1的解释是轴,也就是坐标轴。坐标轴是有方向的,而行和列是没有方向的 1表示横轴(水平),方向从左到右; 0表示纵轴(垂直),方向从上到下。 当axis=1时,数组的变化是横的,而体现出来的是列的增加或者减少。 其实axis的重点在于方向,而不是行和列。具体到各种用法而言也是如此。当axis=...