concat函数是pandas下的一个合并数据的函数,axis=0表示纵向合并(沿着0轴方向),axis=1表示横向合并(沿着1轴方向),关于concat具体的使用,我之前有和merge、append这些pandas下的函数一起写过,这里就偷个懒不写啦,有兴趣的小伙伴可以看这篇文章Python随笔 | Pandas入门(二)。
concat函数是pandas下的一个合并数据的函数，axis=0表示纵向合并（沿着0轴方向），axis=1表示横向合并（沿着1轴方向）。
print(np.argmax(a, axis=1)) 其中np.argmax(a, axis=0)的含义是a[i][0],a[i][1],a[i][2],a[i][3]中最大值的索引。 首先比较是a[0][0],a[0][1],a[0][2],a[0][3],可以得出最大值得下标为a[0][1] ,所以输出数组的第一个值为1. 然后比较的是a[0][0],a[1][1],a[2...
axis=1表述行 就记住axis=i,操作就是沿第i维变化的方向进行; 对于一个4*3*2*3的数组: axis=0,操作时只有第0维的下标变化其他不变。 axis=1,操作时只有第1维的下标变化其他不变。 axis=2,操作时只有第2维的下标变化其他不变。 axis=3,操作时只有第3维的下标变化其他不变。
1.函数原型 numpy.apply_along_axis(func, axis, arr, *args, **kwargs) 2.作用: 将arr数组的每一个元素经过func函数变换形成的一个新数组 3.参数介绍: 其中func,axis,arr是必选的 func是我们写的一个函数 axis表示函数func对arr是作用于行还是列 arr便是我们要进行操作的数组了 可选参数:*args, **kw...
plt.axis([-3, 3, 0, 10]) save_fig("quadratic_predictions_plot") plt.show() 10,Meshgrid函数基本用法 从坐标向量返回坐标矩阵。 理解:meshgrid函数用两个坐标轴上的点在平面上画网格。简单来说,meshgrid的作用适用于生成网格型数据,可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵,对应两个数组中所有的(x, y)...
1 参考pandas文档drop可知：DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace=False,errors='raise')其中常用的参数有：labels：标签或列表axis：按那个方向检索 0：按逐行索引向下走 1;按逐列 向右走columns： 列名 2 df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4) , ...
当考虑了方向,即axis=1为横向,axis=0为纵向,而不是行和列,那么所有的例子就都统一了。 举例: 该函数返回的是数组中最大值的索引值>>> a = np.arange(6).reshape(2,3)>>> aarray([[0,1,2],[3,4,5]])>>> np.argmax(a)5#这里的5表示的是第5下标的元素>>> np.argmax(a, axis=0)array...
有时候axis=0代表按行操作,例如在ny.concatenate((a1, a2, ...), axis)函数中,axis=0就表示按行拼接;有时候axis=0代表按列操作,例如在np.sort(a, axis, kind, order)函数中,axis=0就表示按列排序。到底该如何去理解axis参数?是从行和列的角度去理解吗?又或者要从别的角度来看?本文就尝试来回答这个...