也许简单的来记就是axis=1代表往跨列(across),而axis=0代表跨行(down),作为方法动作的副词(译者注) 换句话说: 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 下图代表在DataFrame当中axis为0和1时分别代表的含义: axis参数作用方向图示 另外,记住,Panda...
print("sum all: ",np.sum(x))# adds all elements(所有数字求和)print("sum axis=0: ",np.sum(x,axis=0))# sum across rows(沿行 方向,跨列 求和)print("sum axis=1: ",np.sum(x,axis=1))# sum across columns(沿列 方向,跨行 求和) sumall:78sumaxis=0:[15182124]1+5+9,2+6+10,...
比较axis=0/axis=1求和 print("sum all:", np.sum(x))#adds all elements(所有数字求和)print("sum axis=0:", np.sum(x, axis=0))#sum across rows(按列 求和,结果沿 行 的方向)print("sum axis=1:", np.sum(x, axis=1))#sum across columns(按行 求和,结果沿 列 的方向) sum all: 78...
axis=0表示第一个维度,axis=1表示第二个维度,以此类推(是几维数组就有几个维度) 若指定了axis=0,则沿着第一个维度的方向进行计算 此例中,第一个维度的数据为[1,2,3] [4,5,6] [1,3,5] [2,4,6] 即data[0],data[1],data[2],data[3] 将这个维度下的数据在这个维度变动的方向上计算/比较 若...
concat函数的axis默认为0，表示纵向合并数据。接下来，我们来看这些函数实现时具体的结果。先导入需要用到的包。首先，我们构造一个DataFrame格式的数据。在drop函数中，axis=0和axis=1分别对应着行和列，axis=0删除了行，axis=1删除了列。mean函数的axis=0并不是对行进行求取均值，而是对列进行求取...
轴用来为超过一维的数组定义的属性,二维数据拥有两个轴:第0轴沿着行的垂直往下,第1轴沿着列的方向水平延伸。 所以问题当中第一个列子 df.mean(axis=1)代表沿着列水平方向计算均值,而第二个列子df.drop(name, axis=1) 代表将name对应的列标签沿着水...
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=...
concat函数是pandas下的一个合并数据的函数,axis=0表示纵向合并(沿着0轴方向),axis=1表示横向合并(沿着1轴方向),关于concat具体的使用,我之前有和merge、append这些pandas下的函数一起写过,这里就偷个懒不写啦,有兴趣的小伙伴可以看这篇文章Python随笔 | Pandas入门(二)。
在Python数据分析中,axis参数决定了操作(如计算汇总统计、删除元素等)的应用方向。当设置为axis=0时,操作是跨行(纵向)执行的,而当设置为axis=1时,操作是跨列(横向)执行的。这种设计最初可能会导致一些混淆,但其实是基于数据结构的形状和操作的逻辑。
python numpy sum(axis=1|axis=0) 看起来挺简单的样子,但是在给sum函数中加入参数。sum(a,axis=0)或者是.sum(axis=1) 就有点不解了 在我实验以后发现 我们平时用的sum应该是默认的axis=0 就是普通的相加 而当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加 例如: import numpy as np np.sum([[0,...