Python之NumPy(axis=0 与axis=1)区分详解
python中的axis究竟是如何定义的呢？他们究竟代表是DataFrame的行还是列？考虑以下代码：
>>>df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]], \ columns=["col1", "col2", "col3", "col4"]) >>>df col1 col2 col3 col4 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3
如果我们调用df.mean(axis=1),我们将得到按行计算的均值
>>> df.mean(axis=1) 0 1 1 2 2 3
然而，如果我们调用 df.drop((name, axis=1),我们实际上删掉了一列，而不是一行：
>>> df.drop("col4", axis=1)
col1 col2 col3
0 1 1 1
1 2 2 2
2 3 3 3
Can someone help me understand what is meant by an "axis" in pandas/numpy/scipy?
有人能帮我理解一下，在pandas、numpy、scipy三都当中axis参数的真实含义吗？
投票最高的答案揭示了问题的本质：
其实问题理解axis有问题，df.mean其实是在每一行上取所有列的均值，而不是保留每一列的均值。也许简单的来记就是axis=0代表往跨行（down)，而axis=1代表跨列（across)，作为方法动作的副词（译者注）
换句话说:
- 使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法
- 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法
下图代表在DataFrame当中axis为0和1时分别代表的含义:
axis参数作用方向图示
另外，记住，Pandas保持了Numpy对关键字axis的用法，用法在Numpy库的词汇表当中有过解释：
轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：第0轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸。
所以问题当中第一个列子 df.mean(axis=1)代表沿着列水平方向计算均值，而第二个列子df.drop(name, axis=1) 代表将name对应的列标签（们）沿着水平的方向依次删掉。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
相关文章
这篇文章主要介绍了Python如何使用27行代码绘制星星图,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下2020-07-07
今天小编就为大家分享一篇Python Django 前后端分离 API的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2019-08-08
什么是瀑布图？瀑布图用表达两个数值之间的变化过程，过程值为正的时候，向上加，过程值为负的时候向下减。本文就带大家学习一下如何用Python绘制瀑布图吧2023-04-04
目前流行的强化学习算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。这些算法已被用于在游戏、机器人和决策制定等各种应用中，本文我们将对其做一个简单的介绍，感兴趣的可以学习一下2023-01-01
python开发之anaconda以及win7下安装gensim的方法
这篇文章主要介绍了python开发之anaconda以及win7下安装gensim的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2019-07-07
tensorflow1.0学习之模型的保存与恢复(Saver)
这篇文章主要介绍了tensorflow1.0学习之模型的保存与恢复(Saver) ，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧2018-04-04
这篇文章主要介绍了用Python制作检测Linux运行信息的工具的教程,主要是用CPython读取运行系统的硬件参数、网络传输流量统计等，需要的朋友可以参考下2015-04-04
Python numpy实现数组合并实例(vstack,hstack)
这篇文章主要介绍了Python numpy实现数组合并（官网实例），涉及vstack,hstack的简单用法，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下2018-01-01
这篇文章主要介绍了MxNet预训练模型到Pytorch模型的转换方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2020-05-05
这篇文章主要介绍了Python字符串格式化方式，字符串格式化在我们的开发过程中被广泛的应用，因此也是我们要重点掌握的内容之一，下文相关介绍,需要的朋友可以参考一下2022-04-04
最新评论