Numpy中axis维度的影响

在 NumPy 求和操作中,axis 参数用于指定沿着哪个轴进行求和。这个参数允许你对数组的指定轴进行求和,而不是对整个数组进行求和。
具体来说,当你调用 NumPy 中的求和函数(如 np.sum())时,可以通过指定 axis 参数来控制求和的方向。例如:

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6]])

# 对整个数组求和
total_sum = np.sum(arr)
print("总和:", total_sum)  # 输出: 总和: 21

# 沿着行的方向对数组求和(即沿着每一列进行求和)
row_sum = np.sum(arr, axis=0)
print("按行求和:", row_sum)  # 输出: 按行求和: [5 7 9]

# 沿着列的方向对数组求和(即沿着每一行进行求和)
col_sum = np.sum(arr, axis=1)
print("按列求和:", col_sum)  # 输出: 按列求和: [ 6 15]

在这个示例中,axis=0 表示沿着行的方向进行求和(即对每一列进行求和),而 axis=1 表示沿着列的方向进行求和(即对每一行进行求和)。

你可能感兴趣的:(numpy,python,scikit-learn,scipy,pandas,算法,数据结构)