對於乙個(5,4,3,2)的陣列data：dim 0 : 5 ; dim 1 : 4; dim 2 : 3; dim 3 : 2
axis=0,操作時只有第0維的下標變化其他不變，操作結束後變為(4,3,2)
axis=1,操作時只有第1維的下標變化其他不變，操作結束後變為(5,3,2)
axis=2,操作時只有第2維的下標變化其他不變，操作結束後變為(5,4,2)
axis=3,操作時只有第3維的下標變化其他不變，操作結束後變為(5,4,3)
data = np.random.randint(0,5,[5,4,3,2])
a = np.max(data, axis = 0, keepdims = false)
a = np.max(data, axis = 0, keepdims = true)
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python中axis的個人理解
個人理解 axis很簡單。在函式內使用axis的意義是指定函式所執行的維度，如二維上的sum axis 1 就是指對axis 1的維度上的資料進行累加，但它會將該維度上的運算反映到其他維度上，從而達到降維的作用，即sum axis 1 的值卻是反映在axis 0所表達的軸上的。並且axis表達的基本...
python中sum函式中axis引數
格式 sum a，axis 0 或者是a.sum axis 1 sum預設的axis 0 就是普通的相加 而當加入axis 1以後就是將乙個矩陣的每一行向量相加。舉例 1.import numpy as np np.sum 0,1 2 2,1 3 axis 1 結果 array 3,6 a np.a...