numpy陣列計算中，經常要求按照某個軸計算，如axis=0/1.對於高維陣列，究竟是在哪個維度上計算呢？其實axis中的0，1，2指的就是陣列中資料塊的層級關係。0就是最外層，指的是從最外層進入陣列後的各個子資料塊；1就是就是進入前面的各個子資料塊後的更內層資料塊。以如下二維陣列為例，arr = np.array([[1,2,3], [6,5,4]]).
(1) 當axis=0時，從最外層進入陣列內部，面對的時[1,2,3]和[6,5,4]兩個子資料塊，將兩個資料塊計算，
#求和
in [25]: arr.sum(axis=0)
out[25]: array([7, 7, 7])
#也就是將[1,2,3]和[6,5,4]對應相加
#均值in [26]: arr.mean(axis=0)
out[26]: array([3.5, 3.5, 3.5])
#求和
in [27]: arr.sum(axis=1)
out[27]: array([ 6, 15])
#對[1,2,3]資料塊來說，是求1，2，3的和,為6；對[6,5,4]來說，是求6，5，4三個元素的和，為15.
#均值in [28]: arr.mean(axis=1)
out[28]: array([2., 5.])
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...
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