从Numpy的教程中,可以使用整数对轴进行索引,例如0
用于列,1
用于行,但是我不理解为什么用这种方式对它们进行索引?当处理多维数组时,如何计算每个轴的索引?
根据定义,维的轴号是该维在数组内的索引shape
。它也是在索引编制期间用于访问该尺寸的位置。
例如,如果2D数组的a
形状为(5,6),则a[0,0]
最多可以访问a[4,5]
。因此,轴0是第一维(“行”),轴1是第二维(“列”)。在较高的尺寸中,“行”和“列”实际上不再有意义,请尝试根据所涉及的形状和索引来考虑轴。
.sum(axis=n)
例如,如果这样做,则维将n
被折叠并删除,新矩阵中的每个值都等于相应的折叠值之和。例如,如果b
具有shape (5,6,7,8)
,而您这样做c = b.sum(axis=2)
,则轴2(尺寸为7的尺寸)会折叠,结果为shape (5,6,8)
。此外,c[x,y,z]
等于所有元素的总和b[x,y,:,z]
。
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