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][0];x[0][1][0]、x[1][1][0];x[0][0][1]、x[1][0][1]...
也许简单的来记就是axis=0代表往跨行(down),而axis=1代表跨列(across),作为方法动作的副词(译者注)
axis仅仅表示这个方法的执行方向 0纵向 1横向 mean(axis=1) 就是每行保留均值 drop(xx,axis=1) 就是每行删除xx
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…
numpy的使用说明(六):一招帮你彻底搞懂axis=0和axis=1,1、关于axis轴的说明2、什么是维度?举例说明3、什么是高维,什么是低维?4、二维结构数据的坐标展示5、axis=0与axis=1的含义
1 绪论 在使用python的库,例如pandas,会删除一列或者几列数据;numpy会用到对行或者对列求均值,方差等。 对于二维数组,有时希望对行运算,有时希望对列运算,而对行或者列的运算,是对参数axis=0/1来控制的。 但经常会忘记该使用axis=0,还是axis=1呢? 其实,只要理解了axis的含义,以后对于axis=0/1的应用......
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
在浙教版高中信息技术必修1的“4.2.2编程处理数据”章节中,关于numpy模块中的axis参数的理解,一直是困扰初学者的疑难地方。有时候axis=0代表按行操作,例如在ny.concatenate((a1, a2, ...), axis)函数中,axis=0就表示按行拼接;有时候axis=0代表按列操作,例如在np.sort(a, axis, kind, order)函数中,axis=...
在使用numpy的时候,我们需要操作矩阵,这个时候就需要指定axis. axis的意思是形容动作的一个副词,其中axis=0是指跨行操作,axis=1是跨列操作。 举个例子,numpy.argmax是对矩阵由大到小进行排序,返回各自的ID。 那么np.argmax(data, axis=1) 表示对数据跨列进行排序,返回的是每一行最大的ID到最小的ID。
总结:使用numpy创建数组时,每增加一个[]表示增加一个维度,一个[]可以看成一个完整的块,这点对下一步分维度计算时的理解很重要。每层[]下有几块,shape对应的值就为几。 2、设置axis时的计算原理。 仍然使用上面三通道图像的例子。分别计算axis=0,1,2的sum值 ...