axis = 1:是第二层括号 axis = n是最内层括号 <==> axis =-1 # sum() axis=n 表示以第n维为主元 #以二数组为例: A = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) Out[45]: array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) A.sum(axis=1) # 返回一维 #主要变的是列: #看索引值 '...
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,...
1、sum函数声明 sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<class 'numpy._globals._NoValue'>) 1 参数axis究竟是用来干嘛的? 2、实验 经过我的一些尝试,我发现以下规律: (1) 如果axis=None那么就是对所有元素求和: >>> np.sum([[0, 1], [0, 5], [2, 5]], axis=None) 1 这条...
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。 当axis=3的时候,最低维一维变化,其他维度...
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...
axis参数,表面意思是数轴,官网解释为“Axis or axes along which a sum is performed. 沿其执行求和的轴。” 我认为说了跟没说一样,怎么个沿其求和法? 对于二位数组,我们可以简单的记为axis=0是按列加和,axis=1是按行加和。 对于更多维度数组呢?axis是元组的情况呢?
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([[0,1,2],[2,1,3],axis=1) 结果就是:array([3,6]) 下面是自己的实验结果,与上面的说明有些不符: ...
当然B可以是一个矩阵,比如B=[i,j].那么把A当做元素,重复i行j列。2.sum(axis=1)函数:好像也是numpy中的函数?不确定。但是axis的作用在此的作用,是针对矩阵的。比如A=np.array([1,2,3],[4,5,6])那么A.sum 机器学习数据科学包(一)——numpy数据包...
numpy.sum(a,axis=None,dtype=None,out=None,keepdims=<no value>,initial=<no value>) 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sh...
首先看sum中axis的含义。 如下图: 在上图的解释中,有这么一句话:因此,在二维数组中,如果axis=0是按列,那么axis就是按行。这句话虽然没有错,但是会非常误导人。 上面对于axis概念的解释是非常好:axis参数实际上指定的是索引,第一个索引axis=0,第二个索引axis=2. 然后结合上图中最左边的公式,其实我们可以这...