numpy中多維陣列的軸（axis）

2021-07-09 10:59:50 字數 1408 閱讀 8667

多維陣列的軸（axis=）是和該陣列的size（或者shape）的元素是相對應的；

>>> np.random.seed(123)


>>> x = np.random.randint(0, 5, [3, 2, 2])


>>> print(x)


[[[5 2]


[4 2]]


[[1 3]


[2 3]]


[[1 1]


[0 1]]]


>>> x.sum(axis=0)


array([[7, 6],


[6, 6]])


>>> x.sum(axis=1)


array([[9, 4],


[3, 6],


[1, 2]])


>>> x.sum(axis=2)


array([[7, 6],


[4, 5],


[2, 1]])
如果將三維陣列的每乙個二維看做乙個平面（plane，x[0, :, :], x[1, :, :], x[2, :, :]），三維陣列即是這些二維平面層疊（stacked）出來的結果。則（axis=0）表示全部平面上的對應位置，（axis=1），每乙個平面的每一列，（axis=2），每乙個平面的每一行。

numpy.dot(a, b, out=none)
>>> x.dot([1, 1])


array([[7, 6],


[4, 5],


[2, 1]])


# x的最後一軸是每乙個二維的行方向
此時如果我們想通過矩陣與向量（一維）內積的方式實現（np.sum(x, axis=0)的結果）需使用np.tensordots(x, [1, 1, 1], axes=([0], [0]))，具體的用法見 np.tensordots文件。

>>> np.tensordots(x, [1, 1, 1], axes=([0], [0]))


array([[7, 6],


[6, 6]])
我們再來看看如何實現多維陣列求平均的動作（每乙個二維平面對應位的平均）：

>>> x = np.random.randint(0, 5, [3, 2, 2])


>>> x


array([[[3, 4],


[2, 2]],


[[3, 4],


[2, 3]],


[[2, 1],


[1, 3]]])


>>> np.tensordot(x, [1/3, 1/3, 1/3], axes=([0], [0]))


array([[ 2.66666667,  3.        ],


[ 1.66666667,  2.66666667]])

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