很多人在學習numpy時，遇到axis=0和axis=1的問題，究竟是如何定義的：
如一下列子：
import numpy as np
ww=np.arange(10)
.reshape(2,
5)print
(ww)
#結果：
array([[
0,1,
2,3,
4],[
5,6,
7,8,
9]])
ww.mean(axis=0)
#沿著縱向
#結果array(
[2.5
,3.5
,4.5
,5.5
,6.5])
ww.mean(axis=1)
#沿著橫向，體現出來的是列的增加或者減少。
#結果：
array([2
.,7.
])
根據官方的說法，1表示橫軸，方向從左到右；0表示縱軸，方向從上到下。當axis=1時，陣列的變化是橫向的，而體現出來的是列的增加或者減少。
而行和列是沒有方向變化的
具體到各種用法而言也是如此。當axis=1時，如果是求平均，那麼是從左到右橫向求平均；如果是拼接，那麼也是左右橫向拼接；如果是drop，那麼也是橫向發生變化，體現為列的減少。
python中axis 0和axis 1的問題記錄
之前一直搞不清axis 0 和 axis 1 之間的區別，一會是按行求和，一會是按列遍歷，那到底axis是咋操作的呢？查詢了些資料，發現了一種很好的解釋就是 啥意思？嘗試一下好了 import numpy as np import pandas as pd tmp np.random.randint...
關於Numpy中的axis問題
由於numpy經常用於處理多維陣列,我們常理解的行和列一般指二維陣列,但對於計算機來說,它只認識下標 一維陣列如a 3 只有乙個下標,axis 0對應陣列的列標,使用axis 1會報錯.對於二維陣列b 2 2 axis 0對應陣列的行標,axis 0對應陣列的行標.對於三維陣列則分別對應頁列行.對應...
Numpy和Pandas中axis引數理解
numpy和pandas是資料處理中常用的庫，numpy和pandas許多函式都有axis這個引數，傳入axis引數可以指定在哪個軸上操作，但是使用axis到底該指定哪個軸，這帶了很多的困惑。下面我們就來分析一下，axis是怎麼指定不同的軸的，以及指定不同的軸，是怎樣操作的。pandas保持了num...