numpy中axis

使用numpy中，经常遇到axis, 一直没有研究明白。今天终于明白点了

np.sum(arr, axis=2)

其中axis指的是arr中从左0开始的第二个下标。每个其它下标，遍历第二个下标求和。这样结果是，arr的第二个下标维度，消失。

自己随便生成几个array，由易到难，手动求一下就明白了。

>>> data = np.random.randint(0,3, [2,3,4])
>>> data
array([[[2, 1, 1, 2],
        [1, 0, 2, 0],
        [1, 1, 2, 1]],


       [[1, 0, 1, 1],
        [2, 2, 1, 1],

        [2, 0, 1, 1]]])

>>> data.sum(axis=0)
array([[3, 1, 2, 3],
       [3, 2, 3, 1],
       [3, 1, 3, 2]])
>>> data.sum(axis=0).shape
(3, 4)

求第零维和，就是第零维消失，变成3x4的矩阵，新的矩阵的每个值，是data矩阵遍历第0维，其它维不变。举例来说，先找到data[0][0][0]=2,第二，三维不变，data[1][0][0]=1, 这样，第0维消失，result[0][0]=data[0][0][0] +data[1][0][0]；data[0][0][1] = 1, data[1][0][1] = 0, 所以result[0][1]= data[0][0][1] + data[1][0][1], 以此类推