numpy之axis如何理解
来源:互联网 发布:电脑保密软件 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 06:02
转载自:
fangjian1204
http://blog.csdn.net/fangjian1204/article/details/53055219
简单的来记就是axis=0代表往跨行(down),而axis=1代表跨列(across)
python进行科学计算必不可少的模块,随着深度学习越来越火,numpy也越来越流行。了解numpy的人知道,在numpy中,有很多的函数都涉及到axis,很多函数根据axis的取值不同,得到的结果也完全不同。可以说,axis让numpy的多维数组变的更加灵活,但也让numpy变得越发难以理解。这里通过详细的例子来学习下,axis到底是什么,它在numpy中的作用到底如何。
为什么会有axis这个东西,原因很简单:numpy是针对矩阵或者多为数组进行运算的,而在多维数组中,对数据的操作有太多的可能,我们先来看一个例子。比如我们有一个二维数组:
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这个数组代表了样本数据的特征,其中每一行代表一个样本的三个特征,每一列是不同样本的特征。如果在分析样本的过程中需要对每个样本的三个特征求和,该如何处理?简单:
- 1
- 2
那如果想求每种特征的最小值,该如何处理?也简单:
- 1
- 2
又如果想得知所有样本所有特征的平均值呢?还是很简单:
- 1
- 2
由此可以看出,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个下标变化的放下进行操作。例如刚刚的例子,可以将表示为:data =[[a00, a01],[a10,a11]],所以axis=0时,沿着第0个下标变化的方向进行操作,也就是a00->a10, a01->a11,也就是纵坐标的方向,axis=1时也类似。下面我们举一个四维的求sum的例子来验证一下:
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当axis=0时,numpy验证第0维的方向来求和,也就是第一个元素值=a0000+a1000+a2000+a3000=11,第二个元素=a0001+a1001+a2001+a3001=5,同理可得最后的结果如下:
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当axis=3时,numpy验证第3维的方向来求和,也就是第一个元素值=a0000+a0001+a0002=5,第二个元素=a0010+a0011+a0012=7,同理可得最后的结果如下:
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使用axis的相关函数
在numpy中,使用的axis的地方非常多,处理上文已经提到的average、max、min、sum,比较常见的还有sort和prod,下面分别举几个例子看一下:
- sort
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- prod(即product,乘积)
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相信通过上面的讲解与例子,你应该对axis有了比较清楚的了解。个人认为,如果没有理解axis的真正含义,很难熟悉的运用numpy进行数据处理
fangjian1204
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