总结一下,对于一个shape为i*j*k的三维数组a,当执行函数function(a, axis=0)时,相当于在第1个dimension上进行function运算,其他维度的形状保持不变,运算结果的shape为原数组a去掉第一个dimension的sahpe(即j*k),当axis=1或2时同理。当然,axis的取值不限于0/1/2,还可以拓展到高维数组。
axis是对数组层级的刻画，对axis的正确理解，就像他的名字一样——‘轴’，即axis表示的是沿着哪一个轴的方向。axis的取值取决于数据的维度，如果数据是一维数组，那么axis只有0；如果数据是二维的，那么axis可以取0和1；如果数据是三维的，那么axis就可以取0、1和2。以常用的二维数据为例，axis=0表...
在Python中,axis是用于指定沿着哪个轴进行操作的参数。轴(axis)是数组的维度,可以是0、1、2等等。 在NumPy中,axis参数常用于多维数组的各种操作,如求和、求平均值、求最大值等。例如,对于一个二维数组,axis=0表示沿着行的方向进行操作,axis=1表示沿着列的方向进行操作。 在Pandas中,axis参数常用于DataFrame的各种...
2、添加/删除一行或一列(其实axis=0或者axis=1和上面的概念一样,都是在指定维度变化的方向上进行添加的数据) 在pandas中,如果没有指定axis,则默认按axis=0来计算 若指定了axis=0,则按照第一个维度的变化方向来计算 若指定了axis=1,则按照第二个维度的变化方向来计算 删除数据,若指定了axis=0,则沿着第一个...
2. axis=0和axis=1在Python数据分析中的应用场景有哪些? axis=0和axis=1在Python数据分析中有着不同的应用场景,下面是一些常见的例子: 答: 使用axis=0进行行方向的统计计算:例如,计算每一列的平均值、最大值、最小值等,可以通过指定axis=0来实现。
i = 0 for tmp in a: if tmp > a[maxindex]: maxindex = i i += 1 print(maxindex) 二、参数理解 1.一维数组 import numpy as np a = np.array([3, 1, 2, 4, 6, 1]) print(np.argmax(a)) 当没有指定axis的时候,默认是0.所以最后输出的是4(也就是表示第四维值最大) ...
官方对于axis=0和axis=1的解释是轴,也就是坐标轴。坐标轴是有方向的,而行和列是没有方向的 1表示横轴(水平),方向从左到右; 0表示纵轴(垂直),方向从上到下。 当axis=1时,数组的变化是横的,而体现出来的是列的增加或者减少。 其实axis的重点在于方向,而不是行和列。具体到各种用法而言也是如此。当axis=...
轴用来为超过一维的数组定义的属性,二维数据拥有两个轴:第0轴沿着行的垂直往下,第1轴沿着列的方向水平延伸。 所以问题当中第一个列子 df.mean(axis=1)代表沿着列水平方向计算均值,而第二个列子df.drop(name, axis=1) 代表将name对应的列标签沿着水...
下面开始从axis=0,axis=1这两个例子开始,深入透彻的理解numpy中axis的用法。 axis = 0表示对最外层[]里的最大单位块做块与块之间的运算,同时移除最外层[]: a= np.array([1,2,3]) a.sum(axis = 0) >>>6 123 因为只有一层[],所以直接对这一层里的最大单位快1,2,3做运算; ...