numpy.apply_along_axis(func,axis,arr,*args,**kwargs): 必选参数:func,axis,arr。其中func是我们自定义的一个函数,函数func(arr)中的arr是一个数组,函数的主要功能就是对数组里的每一个元素进行变换,得到目标的结果。 其中axis表示函数func对数组arr作用的轴。 可选参数:*args,**kwargs。都是func()函数...
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...
The syntax ofapply_along_axis()is: numpy.apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs) apply_along_axis() Arguments Theapply_along_axis()method takes following arguments: func1d- the function to apply along the specified axis axis- the axis along which the function is applied ar...
二、apply_along_axis函数的用法 1、格式 Y = numpy.apply_along_axis(函数, 轴向, 高维数组) 2、作用 再高维数组中沿着指向的轴向,提出低维子数组,作为参数传递给函数中,并将返回值按照同样的轴向组成新的数组返回给调用者。 3、轴向 二维:0是行方向,1是列方向 三维:0是页方向,1是行方向,2是列方向 4...
result=np.apply_along_axis(square,0,arr) 1. 四、示例代码 下面是完整的示例代码: importnumpyasnpdefsquare(x):returnx**2arr=np.array([1,2,3,4,5])result=np.apply_along_axis(square,0,arr)print(result) 1. 2. 3. 4. 5. 6.
NumPy中,数组的维度也被称作轴。apply_along_axis 函数会调用另外一个由我们给出的函数,作用于每一个数组元素上,数组中有4个元素,分别对应于示例数据中的4个星期,元素中的索引值对应于示例数据中的1天。在调用apply_along_axis 时提供我们自定义的函数名summarize,并指定要作用的轴或维度的编号(如取1)、目标数...
n.sum(axis=2)更新：如果想要在某个轴上执行自定义函数，可以使用numpy.apply_along_axis(func1d,axis...
NumPy中,数组的维度也被称作轴。apply_along_axis 函数会调用另外一个由我们给出的函数,作用于每一个数组元素上,数组中有4个元素,分别对应于示例数据中的4个星期,元素中的索引值对应于示例数据中的1天。在调用apply_along_axis 时提供我们自定义的函数名summarize,并指定要作用的轴或维度的编号(如取1)、目标数...
博主举的例子x有3个维度(axis),那么每个轴对应一个stride就是3个strides=(96, 32, 8)除以8(int64)之后就是博主说的(12, 4, 1)。我们对一个numpy矩阵存取的时候和普通的线性表一样同时从表头加位移来定位。那么x[0,1,2]定位就是先走到axis0的第0个区块起始位置需要的步数+移动到axis1的第1个区块起始...
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) 2.二维数组 import numpy as np a = np.array([[1, 5, 4, 2], [9, 6, 2, 8], ...