在NumPy中,“axis”指的是多维数组中的特定维度。
例如,一个二维数组有两个轴:轴0表示数组的行,而轴1表示列。
可以通过在函数调用中指定axis参数来对NumPy数组的特定轴执行操作。例如,可以调用numpy.sum()函数,并将axis参数设置为所需的轴,从而沿着特定轴对数组的元素进行求和。
以下是一个示例:
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 沿着轴0对数组元素求和(即对每一列求和)
col_sum = np.sum(arr, axis=0)
print(col_sum) # 输出: [12 15 18]
# 沿着轴1对数组元素求和(即对每一行求和)
row_sum = np.sum(arr, axis=1)
print(row_sum) # 输出: [ 6 15 24]
在这个例子中,我们创建一个二维NumPy数组arr,然后使用numpy.sum()函数沿着轴0和轴1分别对其元素进行求和,将axis参数设置为所需的轴。得到的数组col_sum和row_sum分别包含沿着每个轴的求和结果。
理解 NumPy 中的“轴”概念可能需要一些时间,下面是一些有用的方法:
通过练习,可以更熟悉 NumPy 中的轴概念,并能够在代码中有效地使用它。
页面更新:2024-05-02
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