Numpy中的axis概念
Source:
http://changtw-blog.logdown.com/posts/895468-python-numpy-axis-concept-organize-notes
以一個3x3 numpy array为例
ndarray = numpy.arange(1,10).reshape(3,3)
[[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
ndarray[0]表示取軸0的第0項,也就是ndarray[0][:]取軸0第一項然後對應的軸1每項都要
ndarray[0][1]表示先選取軸0的第0項,接著再對應取軸1的第1項
ndarray[:][0:2] 表示軸0的項目全部都要,但只取每一項的軸1的0到1項
ndarray.sum(axis = 1) -> array([ 6, 15, 24])
表示將軸1的各項相加,但不將軸0合併(合併了軸0就等於一般ndarray.sum()的結果了),也就是軸0的各項分別各自將其軸1各項相加(每列各自將其對應軸0各項相加)
Source:
通过不同的axis，numpy会沿着不同的方向进行操作：
如果不设置，那么对所有的元素操作；如果axis=0，则沿着纵轴进行操作；axis=1，则沿着横轴进行操作。但这只是简单的二位数组，如果是多维的呢？可以总结为一句话：设axis=i，则numpy沿着第i个下标变化的方向进行操作。