>>> df.mean(axis=1) 0 1 1 2 2 3 然而,如果我们调用 df.drop((name, axis=1),我们实际上删掉了一列,而不是一行: >>> df.drop("col4", axis=1) col1 col2 col3 0 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 Can someone help me understand what is meant by an "axis" in pandas/numpy/scipy?
In[1]: import numpy as np#生成一个3行4列的数组 In[2]: a = np.arange(12).reshape(3,4) In[3]: aOut[3]: array([[0,1,2,3], [4,5,6,7], [8,9,10,11]])#axis= 0 对a的横轴进行操作,在运算的过程中其运算的方向表现为纵向运算 In[4]: a.sum(axis =0)Out[4]: array([1...
这里其实很简单,axis=0其实是跨行,而axis=1是跨列 我们这里来看看df.mean(axis=1),因为axis=1所以按照上面的说法,就是跨列进行计算,这样跨了3列计算得到了平均值(相当于水平方向上的操作) 再仔细来看看 df.drop((name, axis=1),也是跨列进行计算,这里我们利用上面所得到的想法,是水平方向上的操作,这里规...
当axis=1的时候,就是次高维二维变化,其他维度不变化,因此x[0][0][0]、x[0][1][0];x[0][0]1]、x[0][1][1];x[1][0][0]、x[1][1][0];x[1][0][1]、x[1][1][1];各自成为一组,你把这组内对应元素相加就是x.sum(axis=1)的答案了。 当axis=3的时候,最低维一维变化,其他维度...
Python/Numpy/Pandas中axis=0和1分别代表什么 1.看整体 从整体的维度上看,axis的值,意味着顺着这一维进行操作,体现在shape上,就是把这一维度合并。比如下图,axis=0,本来(2,3,4,5)的维度变成了(3,4,5),也就是第0个维度合并没了。 2.看具体 如上图, axis=0,意味着顺着第0维,垂直上下方向对行...
axis=0代表跨行(down) axis=1代表跨列(across) 使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法
axis=1为横向,axis=0为纵向 可知:对一维数组,只有第0轴,没有第1轴 c = np.array([[0, 2, 1], [3, 5, 6], [0, 1, 1]]) print c.sum()print c.sum(axis=0)print c.sum(axis=1) # print(df.mean(axis=1)) # plt.plot(df.mean(axis=1)) # plt.show()...
axis = 1 代表对纵轴操作,也就是第1轴; numpy库中横轴、纵轴 axis 参数实例详解: In[1]: import numpy as np #生成一个3行4列的数组 In [2]: a = np.arange(12).reshape(3,4) In [3]: a Out[3]:array([[0,1,2,3], [4,5,6,7], ...
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][0];x[0][1][0]、x[1][1][0];x[0][0][1]、x[1][0][1];x[0][1][1]、x[1][1][1]各自成为一组,你把这组内对应元素相加就是x.sum(axis=0)的答案了。
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][0];x[0][1][0]、x[1][1][0];x[0][0][1]、x[1][0][1];x[0][1][1]、x[1][1][1]各自成为一组,你把这组内对应元素相加就是x.sum(axis=0)的答案了。