NumPy中的维度Axis详解
更新时间：2019年11月26日 10:12:56 作者：TheOneGIS
今天小编就为大家分享一篇NumPy中的维度Axis详解，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
浅谈NumPy中的维度Axis
NumPy中的维度是一个很重要的概念，很多函数的参数都需要给定维度Axis，如何直观的理解维度呢？我们首先以二维数组为例进行说明，然后推广到多维数组。
(有人将ndim属性叫维度，将axis叫轴，我还是习惯将axis称之为维度，axis=0称为第一个维度)
二维数组的列子
下面是一个二维数组的列子：
In [1]: import numpy as np
In [2]: x = np.random.randint(0, 9, (2, 3))
In [3]: x
Out[3]:
array([[0, 8, 6],
[1, 2, 1]])
In [4]: x.ndim
Out[4]: 2
In [5]: x.shape
Out[5]: (2, 3)
In [6]: x[0]
Out[6]: array([0, 8, 6])
In [7]: x[:, 0]
Out[7]: array([0, 1])
In [8]: x.sum(axis=0)
Out[8]: array([ 1, 10, 7])
In [9]: x.sum(axis=1)
Out[9]: array([14, 4])
In [10]: x[0] + x[1]
Out[10]: array([ 1, 10, 7])
In [11]: x[:, 0] + x[:, 1] + x[:, 2]
Out[11]: array([14, 4])
看上面这个例子，x是一个2行3列的数组，所以x是一个二维数组。
从第6和第7个输入输出，我们可以肯定地说"对于二维数组，第一维指的是行，第二维指的是列"。
我们通过sum求和函数，探究一下x的第一维和第二维的意义？从第8个和第9个输入输出，我们可以看到对于参数axis=0，其结果是数组列的和；而对于参数axis=1，其参数是数组行的和。
对于axis=0第一个维度求和，不是将第一维度（行）中的所有元素相加，而是沿着第一个维度，将对应其他维度（列）的数据相加，分解开来就是第10个输入输出。同理，对于axis=1，是沿着列，将行中的元素相加。
NumPy中对于维度的操作都是以类似这样的逻辑操作的。
多维数组
对于多维数组我们如何准确区分维度呢？下面以图示进行说明：
所以，我的结论就是：在概念上维度是从整体到局部看的，最外围的是第一个维度，然后依次往里，最内部的就是最后一维。
下面我们用代码验证一下上面的结论：
In [19]: x = np.random.randint(0, 9, (2, 3, 4))
In [20]: x
Out[20]:
array([[[0, 7, 5, 5],
[6, 3, 1, 3],
[7, 5, 3, 4]],
[[8, 1, 4, 6],
[8, 1, 4, 8],
[3, 0, 8, 2]]])
In [21]: x[0]
Out[21]:
array([[0, 7, 5, 5],
[6, 3, 1, 3],
[7, 5, 3, 4]])
In [22]: x[:, 0, :]
Out[22]:
array([[0, 7, 5, 5],
[8, 1, 4, 6]])
可以看到，第21个输入输出取到的是第一维的第一个元素，第22个输入输出取到的是第二维的第一个元素。大家可以细细体味一下！
以上这篇（标题）就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，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字符串格式化的方法（两种） ，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2017-09-09
这篇文章主要介绍了pycharm无法导入lxml的解决办法，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2021-03-03
Python 专题六 局部变量、全局变量global、导入模块变量
本文主要讲述python全局变量、局部变量和导入模块变量的方法。具有很好的参考价值，下面跟着小编一起来看下吧2017-03-03
今天小编就为大家分享一篇numpy 进行数组拼接,分别在行和列上合并的实例，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2018-05-05
这篇文章主要介绍了Python堆排序原理与实现方法,结合实例形式详细分析了Python堆排序的概念、原理、实现方法及相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下2018-05-05
这篇文章主要介绍了利用Python 代码实现加密通信，本文用 20 行 Python 代码来演示加密、解密、签名、验证的功能。大家依样画葫芦，不仅能理解加密技术，更能自己实现一套加密通信机制,需要的朋友可以参考一下2022-03-03
这篇文章主要介绍了Python中字典的缓存池，字典的缓存池采用数组实现的，并且容量也是80个，下文详细介绍需要的小伙伴可以参考一下2022-05-05
Python的爬虫包Beautiful Soup中用正则表达式来搜索
这篇文章主要介绍了Python的爬虫包Beautiful Soup中用正则表达式来搜索的技巧,包括使用正则表达式去搜索多种可能的关键字以及查找属性值未知的标签等,需要的朋友可以参考下2016-01-01
今天小编就为大家分享一篇将Dataframe数据转化为ndarry数据的方法，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2018-06-06
在Anaconda中,可以使用conda命令来创建和管理虚拟环境,本文主要介绍了anaconda中Conda创建虚拟环境的实现步骤,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下2023-12-12
最新评论