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][2],a[3][3],,可以得出最大...
arr.sum(axis=0)# 按列求和arr.sum(axis=1)# 按行求和 平均(mean):同样,axis=0表示按列求平均值,axis=1表示按行求平均值。 arr.mean(axis=0)# 按列求平均值arr.mean(axis=1)# 按行求平均值 最大值(max)和最小值(min):同上,axis=0表示按列求最大值或最小值,axis=1表示按行求最大值或最小...
比较axis=0/axis=1求极值 print("min:", x.min())print("max:", x.max())print("min axis=0:", x.min(axis=0))#按列求极小值,结果沿 行 方向print("min axis=1:", x.max(axis=1))#按行求极大值,结果沿 列 方向 min: 1max:12min axis=0: [1 2 3 4] min axis=1: [ 4 8 1...
可以看到,维度顺序依次是time、lat、lon,对应axis=0、1、2 如果要对时间方向上以平均的方法进行降维,可写为: # 对第0维度(维度time)以平均的方法进行降维data.mean(axis = 0) 可用.plot方法可视化结果: data.mean(axis=2).plot 同样的道理,如果要对经纬方向上进行降维,只需要将写上对应的维度即可。 # 对...
3.4、axis=-1 四、Reference 一、基本介绍 numpy中的argmax简而言之就是返回最大值的索引,当使用np.argmax(axis),这里方向axis的指定往往让人不理解。 简而言之:这里axis可以让我们从行、列、或者是深度方向来看一个高维数组。 二、代码实验 1、一维数组情况 ...
pandas模块mean函数axis使用--python3环境 简介 paython的pandas是非常常用的模块，mean，max，min，std等在数据统计过程中也是各种常用。其中axis参数有时却让人迷糊，常常要试验好几次才能确定。工具/原料 pycharm+pandas+numpay axis参数（axis = 1 axis = 0）方法/步骤 1 参考pandas文档drop可知：DataFrame.drop...
df.max():计算最大值,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.min():计算最小值,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.sum():计算和,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.mean():计算平均值,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。
坐标轴范围设置plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax])也可以通过xlim(xmin,xmax),ylim(xmin,xmax)方法设置坐标轴范围 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #-*-coding=utf-8-*-importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpif__name__=="__main__":x=np.arange(-10,10,0.1)y=x**2plt....
np.argmax(input,axis)和tf.argmax(input,axis)分别是numpy和TensorFlow底下的求最大值索引的方法,用法基本一致,只有默认情况下有细微差别,以及传入的值略有不同,分别是array和tensor。 说白了,是不同模块下的相同方法。。只是不同模块下,数据类型不一致而已。。
用法:DataFrame.max(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) 参数: axis:{索引(0),列(1)} skipna:计算结果时排除NA /空值 level:如果轴是MultiIndex(分层),则沿特定级别计数,并折叠为Series numeric_only:仅包括float,int,boolean列。如果为None,将尝试使用所有内容,然后仅使用...