import numpy as np def f(a): return (a[0]+a[1])*2 b=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]) np.apply_along_axis(f,0,b) #结果:array([12, 16, 20, 24]) #(1+5)*2=12 (2+6)*2=16依次类推 np.apply_along_axis(f,1,b) #结果:array([ 6, 22, 38]...
array([4.,5.,6.])>>>np.apply_along_axis(my_func,1, b) array([2.,5.,8.]) 对于返回一维数组的函数,outarr 中的维数与 arr 相同。 >>>b = np.array([[8,1,7], [4,3,9], [5,2,6]])>>>np.apply_along_axis(sorted,1, b) array([[1,7,8], [3,4,9], [2,5,6]]) ...
返回值:numpy.apply_along_axis()函数返回的是一个根据func()函数以及维度axis运算后得到的的数组. 实例: def my_func(a): return (a[0] + a[-1]) * 0.5 b=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]) np.apply_along_axis(my_func, 0, b) 输出: array([ 5., 6., 7., ...
importnumpyasnp defFunc(x): returnx**2 # X = [10, 11, 12] X=np.array([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ]) Y1=np.apply_along_axis(Func,0,X) print(Y1) Y2=np.apply_along_axis(Func,1,X) print(Y2) #将X沿着二参所指向的轴向来降维传入一参的函数中进行处理 # 此处的0表...
The apply_along_axis() method allows you to apply a function to each row or column of a multidimensional array, without using explicit loops. Example import numpy as np # create a 2D array arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # function to calculate the ...
最后,我们使用numpy的apply_along_axis函数对数组应用函数。这个函数可以对数组的指定轴上的每个元素应用一个函数。在本例中,我们使用square函数对数组arr的第一维(即行)的每个元素应用。 result=np.apply_along_axis(square,0,arr) 1. 四、示例代码
xx=np.array(x)print(xx)#[1 2 3]y=[[1,2],[3,4]] yy=np.array(y)#二维数组print(yy)print(yy.flatten())#展平,这不能作用于列表,只能作用于数组 [1 2 3 4] 对数组的简单运算 importnumpy as np b=np.array([[1,2],[3,4]])print(b.sum())#10print(b.sum(axis=0))#按列求和...
np.apply.along_axis(np.mean,axis=0,arr=a) #按列求平均值,值为一个列表 np.apply.along_axis(np.max,axis=1,arr=a) #按行求最大值 条件和布尔数组: A=np.ramdom.ramdom((4,4)) B=A>2#B的值将是一个true和false的布尔数组 C[A>2]#C的值取A中值大于2组成一个一维数组 ...
np.add_docstring np.add_newdoc np.add_newdoc_ufunc np.alen np.all np.allclose np.ALLOW_THREADS np.alltrue np.amax np.amin np.angle np.any np.append np.apply_along_axis np.apply_over_axes np.arange np.arccos np.arccosh np.arcsin np.arcsinh np.arctan np.arctan2 np.arctanh np....
importnumpyasnpa=np.arange(6).reshape(3,2)#迭代二维数组的每一个元素foritemina.flat:print(item)#更优雅的遍历方法b=np.apply_along_axis(np.mean,axis=0,arr=a)#axis=0,按行操作,np.mean可以替换为自定义函数c=np.apply_along_axis(np.mean,axis=1,arr=a)#选择数组元素:{数字:索引/切片;逻辑条...