在Numpy常用方法如:sum,argmin等方法中,经常出现参数 axis。【axis表示维度,从0开始,含义是:如果设置axis=i,则计算会沿着 i 变化的方向操作。】 示例: importsysimportnumpy as np a= np.arange(1, 7).reshape(2, 3)print(a)print(np.sum(a, axis=0).shape)#sum操作会降维, axis=0 对应的维度消失,...
那么, 我们要遍历axis=0轴的元素执行求和, 就是要计算[A+B], 也就是[[0, 1, 2] + [3, 4, 5]], 结果是[[3, 5, 7]], 由于np.sum()会降维, 抽离最外边第axis=0的方括号, 于是变成[3, 5, 7] 如果写成伪代码, 即使有 N 行 for i in range(A, B, C, ... , N) sum = sum +...
sum = array([[24, 27, 30, 33], [36, 39, 42, 45]]) axis=1 当axis=1,即沿着第1个坐标下标j变化的方向进行求和,第1轴降维,得到的shape=(3,4) 原规模为3x2x4的三维数组,将2变为1,降成了规模为3x4的二维数组。 print(k.sum(axis=1)) print(k.sum(axis=1).shape) [[ 4 6 8 10] [...
下面分别以二维和三维向量为例讲解axis参数的具体用法。 二维向量示例 首先来看代码如下: import numpy as npa = np.array([[0, 1],[1, 2],[2, 3],])print(a) # [3,2]print(np.sum(a, axis=0)) # [3 6]print(np.sum(a, axis=1)) # [1 3 5] 针对axis=0进行压缩,而0维有3个元素,...
Numpy中,np.sum函数的axis参数,描述正确的是()A.如果没有指定,则axis默认值为0。B.当axis为1时,按最低维度的方向进行统计。C.axis不能是负
Numpy是最常见的多维向量处理的工具库,求和则是多维向量的常见操作,然而sum求和方法的axis参数的理解对于多数人而言,特别容易混淆和出错,尤其对于初学者更是困难重重。 关于axis参数的理解,互联网上已经有大量相关介绍其用法的文章,然而这些文章多数描述较为混乱,或是简单的复制官方文档的定义,或是肤浅的理解,对于读者而...
以np.sum为例,当axis = 0时,就是在第0个维度的元素之间进行求和操作,即拆掉最外层括号后(即相当于这个轴坍缩了),对应有2个最大“颗粒度”的元素([[1, 1, 1], [2, 2, 2]]和[[3, 3, 3], [4, 4, 4]]),这两个元素都是二维数组,然后这两个二维数组实施对等元素 “约减”求和操作,其结果为...
numpy.sum(a,axis=None,dtype=None,out=None,keepdims=<novalue>,initial=<novalue>) 文档中对sum函数只用了一句话描述:Sum of array elements over a give axis(对指定坐标轴axis上的元素进行求和)。它的返回结果:An array with the same shape as input, with the specified axis removed(返回结果的shape和...
2、sum(axis=0/1) 汇总函数,加入轴参数后,不再是简单相加。axis=0表示竖向相加,axis=1表示水平相加。 【比如】 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) ...
numpy sum axis解释 关于a.sum(axis=1),网上有很多博客解释,但都说的不明白。我在stackoverflow上发现一个解释[1],很容易记忆,录在这里。 code.py importnumpyasnpif__name__=='__main__':a=np.arange(30).reshape(2,3,5)print(a)print(a[0,:,:]+a[1,:,:])print("\n")print(a....