,axis=0 ) array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]) Alright, this gives us what we expect. Note that like TensorFlow, NumPy also used the axis。 沿着第一个axis 连接,因为三个array都只有一个轴axis=0.所以沿着axis concatenate就把三个array直接连接了
首先,需要了解axis参数表示针对哪一个维度进行压缩,例如设有一尺寸为(2,3,4)的多维向量,现要求对axis=0进行压缩,那么将会得到(3,4)尺寸的向量;若对axis=1进行压缩,则得到(2,4)尺寸;若对axis=2进行压缩则得到(2,3)尺寸。由此可见,axis指定了压缩的维度。 其次,需要了解待压缩的维度有几个元素,而元素的个...
越往里axis就越大,依次加1。 那么,对于3维的情况,令a = [ [[1,2], [3,4]], [[5,6], [7,8]] ],tf.reduce_sum(a, axis=1)应该输出[[ 4, 6], [12, 14]],这就是处在axis=1的4个数组相加的结果,并reduce掉了一个维度。 这里需要注意的是,axis可以为负数,此时表示倒数第axis个维度,这...
首先,需要了解axis参数表示针对哪一个维度进行压缩,例如设有一尺寸为(2,3,4)的多维向量,现要求对axis=0进行压缩,那么将会得到(3,4)尺寸的向量;若对axis=1进行压缩,则得到(2,4)尺寸;若对axis=2进行压缩则得到(2,3)尺寸。由此可见,axis指定了压缩的维度。 其次,需要了解待压缩的维度有几个元素,而元素的个...
越往里axis就越大,依次加1。 那么,对于3维的情况,令a = [ [[1,2], [3,4]], [[5,6], [7,8]] ],tf.reduce_sum(a, axis=1)应该输出[[ 4, 6], [12, 14]],这就是处在axis=1的4个数组相加的结果,并reduce掉了一个维度。
越往里axis就越大,依次加1。 那么,对于3维的情况,令a = [ [[1,2], [3,4]], [[5,6], [7,8]] ],tf.reduce_sum(a, axis=1)应该输出[[ 4, 6], [12, 14]],这就是处在axis=1的4个数组相加的结果,并reduce掉了一个维度。
axis:axisaxis的取值有三种情况:1.NoneNone,2.整数, 3.整数元组。(在默认/缺省的情况下,axisaxis取NoneNone) dtype:改变元素的类型后相加。 keepdims:是否保持维数,默认是FalseFalse。 实例: importnumpyasnp a = np.linspace(1,20,20).reshape(4,5)print(a) ...
tf.reduce_sum(a, axis=1)具体执行步骤如下：找到a中axis=1的元素，也就是[1,2]，[3,4]，[5...
>>> int('1'*200, 7) #比值q为2-36之间的整数时,都可以这样做 1743639715219059529169816601969468943303198091695038943325023347339187627904043708629063769151560675048844208042091052362343863390613931864691792377889969422439576020000 >>> sum(range(101)) #101个人开会,互相握手次数 ...
importnumpyasnp# 创建一个2x3的二维数组arr_2d=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 沿着行方向求和(axis=1)row_sum=np.sum(arr_2d,axis=1)# 沿着列方向求和(axis=0)col_sum=np.sum(arr_2d,axis=0)print("numpyarray.com - 行和:",row_sum)print("numpyarray.com - 列和:",col_sum) ...