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]...
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…
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) 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...
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) 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...
5、axis=0 与 axis=1的含义 6、关于三维数组axis设置1)案例说明x = np.arange(8).reshape(2,2,2) display(x) display(x.sum(axis=0)) display(x.sum(axis=1)) display(x.sum(axis=2)) 结果如下 2)结果分析 ① 数组x的坐标展示 ② 结果分析...
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]...
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。
axis=0 当axis=0,即沿着第0个轴i下标变化的方向进行求和,第0轴降维,得到的shape=(2,4) 原规模为3x2x4的三维数组,将3变为1,降成了规模为2x4的二维数组。 print(k.sum(axis=0)) print(k.sum(axis=0).shape) [[24 27 30 33] [36 39 42 45]] ...
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