python – 在numpy数组中沿轴的和
内容导读
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内容图文
我想了解这个ndarray.sum(axis =)是如何工作的.我知道axis = 0用于列,axis = 1用于行.
但是在3维(3轴)的情况下,难以解释下面的结果.
arr = np.arange(0,30).reshape(2,3,5)
arr
Out[1]:
array([[[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]],
[[15, 16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23, 24],
[25, 26, 27, 28, 29]]])
arr.sum(axis=0)
Out[2]:
array([[15, 17, 19, 21, 23],
[25, 27, 29, 31, 33],
[35, 37, 39, 41, 43]])
arr.sum(axis=1)
Out[8]:
array([[15, 18, 21, 24, 27],
[60, 63, 66, 69, 72]])
arr.sum(axis=2)
Out[3]:
array([[ 10, 35, 60],
[ 85, 110, 135]])
在这个3轴形状阵列(2,3,5)的例子中,有3行5列.但是,如果我整个看这个数组,似乎只有两行(都有3个数组元素).
任何人都可以解释这个总和如何在3轴或更多轴(维度)的数组上工作.
解决方法:
numpy将(2,3,5)数组显示为2个3×5数组(3行,5列).或者称它们为“飞机”(MATLAB将其显示为5个2×3的块).
numpy显示也匹配嵌套列表 – 两个子列表的列表;每个都有3个子列表.每个都是5个元素长.
在3×5 2d情况下,轴0沿3维求和,得到5个元素阵列.描述’总和’或’沿着colulmns’的描述在英语中有点模糊.关注结果,形状的变化以及要求总和的值,而不是描述.
回到3d案例：
当轴= 0时,它沿第一维求和,有效地将其移除,留下3×5阵列. 0 15 = 16,116 = 17等
轴1,缩小尺寸3维,结果为2×5. 0 5 10 = 15等
轴2,缩小尺寸5维,结果为2×3,总和((0,1,2,3,4))
你的例子是好的,因为3个维度是不同的,并且在总和期间更容易看到哪个被消除了.
2d有一些含糊不清的地方; ‘总和行’ – 这是否意味着行被消除或保留？有了3d,没有歧义;如果轴= 0,则只能删除它,而另外2个.
内容总结
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