# 沿著axis指定的軸進行相應的函式操作。如果不知道axis，則把結構體展開成一維，然後再開始計算
import numpy as np
print("array x")
x = [[1, 2, 3],
[5, 1, 2]]
x = np.array(x)
print(x)
print("shape x")
print(x.shape)
print("max")
max_ = np.max(x) # 如果不知道axis，這相當於把多維陣列展開成一維，然後找到這個一維陣列裡的最大值。
max_0 = np.max(x, axis=0) # axis=0，按第一維（行）上的元素找最大值，不用管列向量的個數（列數不變），每一列都這樣做。
max_1 = np.max(x, axis=1) # axis=1，按第二維（列）上的元素找最大值，不用管行向量的個數（行數不變），每一行都這樣做。
print(max_, max_0, max_1)
print("sum")
sum_ = np.sum(x) # 如果不知道axis，這相當於把多維陣列展開成一維，然後求這個一維陣列裡所有元素的和。
sum_0 = np.sum(x, axis=0) # axis=0，按第一維（行）上的元素求和，不用管列向量的個數（列數不變），每一列都這樣做。
sum_1 = np.sum(x, axis=1) # axis=1，按第二維（列）上的元素求和，不用管行向量的個數（行數不變），每一行都這樣做。
argmax，sum等等函式，它們都含有乙個名為axis的引數，那這個引數到底是什麼意思呢？一句話總結就是：沿著axis指定的軸進行相應的函式操作。如果不知道axis（axis的預設值不是0），則把結構體展開成一維，然後再開始計算
理解numpy中的axis
對於m個元素一維陣列a，因為只有乙個軸，所以axis只能為0，和預設值效果相同，觀察的是0軸上0,1,i,m點對應的元素。產生的新集合就乙個元素。舉例 對於mxn的二維陣列 a,axis可以取值0或1。axis 0 相當於平面座標的y軸，變化的是 行 即觀察每一列不同行的元素。產生的新集合，其元素的...
numpy中多維陣列的軸（axis）
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....
numpy中多維陣列的軸 axis
分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！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.s...