arr.sum(axis=2) array([[ 6, 22], [38, 54]]) 如果一个多维数组的 shape 是 (a1, a2, a3, a4), 那么延轴0计算最后的数组shape 是 (a2, a3, a4), 延轴1计算最后的数组shape是 (a1, a3, a4) 对于多维数组,numpy对轴的编号是先行后列,由外向内!最外面的括号代表着 axis=0,依次往里的括号...
当axis=0时,numpy沿着第0维的方向进行求和,也就是第一个元素值=a0000+a1000+a2000+a3000=11,第二个元素=a0001+a1001+a2001+a3001=5,同理可得最后的结果如下: >>>data.sum(axis=0)array([[[11,5,6],[7,9,4]],[[6,6,11],[7,10,9]],[[6,11,4],[7,12,8]]]) 当axis=3时,numpy沿...
In [2]: x = np.random.randint(0,9, (2,3)) In [3]: x Out[3]: array([[0,8,6], [1,2,1]]) In [4]: x.ndim Out[4]:2In [5]: x.shape Out[5]: (2,3) In [6]: x[0] Out[6]: array([0,8,6]) In [7]: x[:,0] Out[7]: array([0,1]) In [8]: x.s...
In[1]:importnumpyasnp In[2]:x=np.random.randint(0,9,(2,3))In[3]:x Out[3]:array([[0,8,6],[1,2,1]])In[4]:x.ndim Out[4]:2In[5]:x.shape Out[5]:(2,3)In[6]:x[0]Out[6]:array([0,8,6])In[7]:x[:,0]Out[7]:array([0,1])In[8]:x.sum(axis=0)Out[8]...
for tmp in a: if tmp > a[maxindex]: maxindex = i i += 1 print(maxindex) 二、参数理解 1.一维数组 import numpy as np a = np.array([3, 1, 2, 4, 6, 1]) print(np.argmax(a)) 当没有指定axis的时候,默认是0.所以最后输出的是4(也就是表示第四维值最大) ...
In [1]: import numpyasnpIn [2]: x=np.random.randint(0,9, (2,3))In [3]: xOut[3]:array([[0,8,6], [1,2,1]])In [4]: x.ndimOut[4]:2In [5]: x.shapeOut[5]: (2,3)In[6]: x[0]Out [6]:array([0,8,6])In ...
>>> import numpy as np >>> a = np.array([10,11,12,16,30,31,101,102,103]) 一维数组a只有1个轴,调用cumsum(axis)方法时,只能传入0,若传入0以上的数值,该方法会报错。 >>> a.cumsum(1) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#3>", line 1, in <module> a.cumsum(1) ...
对NumPy中axis参数的理解 NumPy是用Python进行数据分析时不可缺少的数值计算包,而axis参数经常出现在这个包中的许多方法中。 先看一个例子: In [54]: arr = np.random.randn(5,4) In [55]: arr.sum(axis=0) Out[55]: array([-0.78235764, -0.05712849, -3.87703455,1.51758567]) ...
n=np.array( [[[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]], [[2,4,6], [8,10,12], [14,16,18]], [[1,3,5], [7,9,11], [13,15,17]]])print(n)print("=== sum axis=None===") sum=0foriinrange(3):forjinrange(3):forkinrange(3): sum+=n[k][i][j]print(sum...
transpose()中三个轴编号的位置变化理解 transpose(a,b,c)其中a轴编号即为参考编号,垂直于a的平面即为所有平面,该平面上的数据再根据b,c相对于(0,1,2)的位置关系进行改变,下面以实例举例说明 A.transpose(0,1,2)对应的就是arr数组原形 In [8]: