numpy中axis轴问题记录小结

在NumPy中数组可以有多个维度或轴。每个轴代表数据的一个方向。对于一个n维数组它有n个轴这些轴是从0开始编号的axis0表示第一个维度最外层axis1表示第二个维度以此类推...轴的概念当你对一个数组进行操作时例如求和、平均值等你可以指定沿着哪个轴进行操作。如果你不指定轴则操作会应用于整个数组的所有元素。解释“设axisi, 则numpy沿着第i个下标变化的方向进行操作”这句话的意思是说当你设置axisi时NumPy会在第i个维度上进行操作即沿着该维度的变化方向进行操作。换句话说NumPy会对该维度上的所有元素执行指定的操作而其他维度保持不变。具体例子说明三维数组为例123456789arrnp.array([[[0,1],[2,3],[4,5],[6,7]],[[8,9],[10,11],[12,13],[14,15]]])这个数组的形状是(2, 4, 2)表示它有两层第一维度每层有四行第二维度每行有两个元素第三维度。不同轴的操作axis0沿着最外层维度第一维度进行操作。这意味着我们会将两个子数组页对应位置的值相加。结果是一个形状为(4, 2)的数组1234array([[8,10],[12,14],[16,18],[20,22]])axis1沿着中间维度第二维度进行操作。这意味着我们会将每一层内每一列的值相加。结果是一个形状为(2, 2)的数组12array([[12,16],[44,48]])axis2沿着最内层维度第三维度进行操作。这意味着我们会将每一层内每一个小数组内的值相加。结果是一个形状为(2, 4)的数组12array([[1,5,9,13],[17,21,25,29]])总结axis0沿着第一个维度最外层进行操作即对每一列的元素进行操作。axis1沿着第二个维度中间层进行操作即对每一行的元素进行操作。axis2沿着第三个维度最内层进行操作即对每个小数组内的元素进行操作。关键点当你设置axisi时NumPy会沿着第i个维度进行操作这意味着在这个维度上的所有元素会被聚合在一起进行操作如求和、平均等而其他维度保持不变。这适用于任何维度的数组不仅仅是二维数组。通过这种方式你可以灵活地控制数据如何被处理和聚合。