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];x[0][1][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=0)的答案了。 当axis=1的时候,...
b = np.array([0, 2, 1]) print b.sum() print b.sum(axis=0) print b.sum(axis=1) 结果分别是:3, 3, 运行错误:'axis' entry is out of bounds 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(a...
np.sum(a, axis = 0) 这段代码产生输出:array([5, 7, 9]),很好。但如果我这样做: a = np.array([1, 2, 3]) np.sum(a, axis = 0) 我得到结果:6,这是为什么呢?我不应该得到array([1, 2, 3])吗? 正在发生的一切是 numpy 在第一个(第 0 个)轴和唯一的轴上求和。考虑以下: In [2]...
在NumPy中，axis=0表示沿着第一个维度进行操作。详细解释如下：NumPy是一个用于处理数组的Python库。在多维数组中，axis参数用于指定操作所沿的维度或坐标轴。axis=0通常表示沿着第一个维度进行操作，这个维度通常是行方向。在二维数组中，例如一个m×n的矩阵，axis=0操作通常是沿着行的方向进行的。
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];x[0][1][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=0)的答案了。
简介:深入理解Numpy中sum求和的axis参数 问题 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...
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?
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];x[0][1][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=0)的答案了。
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...
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...