1.5 - Numpy的方法中，axis引數的理解

橘子葡萄火龙果發表於2024-04-02

1.5.1 Numpy常用方法

　　在Numpy常用方法如：sum，argmin等方法中，經常出現引數 axis。【axis表示維度，從0開始，含義是：如果設定axis=i，則計算會沿著 i 變化的方向操作。】

示例：

import sys

import numpy as np

a = np.arange(1, 7).reshape(2, 3)
print(a)
print(np.sum(a, axis=0).shape)  # sum操作會降維, axis=0 對應的維度消失, shape為 (3,)
print(np.sum(a, axis=1).shape)  # sum操作會降維, axis=1 對應的維度消失, shape為 (2,)

print('-------------------------------------------')

b = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)
print(b)

print(b.sum(axis=0))  # 結果的shape為 (3, 4)
print(b.sum(axis=1))  # 結果的shape為 (2, 4)

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