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numpy。sum中axis参数用法解析

  已知numpy的对象为数组,当数组的维度为n时,axis的取值范围为range(n)。
  又知numpy是对元素进行操作,当axis取特定值时,即相应指令对该维度元素进行操作。示例如下:
  当axis=0时,操作元素即为[42, 87, 1],[95, 19, 85]。比如对元素求和时,即进行
  > np.array([42, 87, 1]) + np.array([95, 19, 85])
  array([137, 106, 86])
  > np.sum(data, axis=0)
  array([137, 106, 86])
  当aixs=1时,操作元素为42,87,1;95, 19, 85。对元素求和时,即进行
  > 42 + 87 + 1, 95 + 19 + 85
  (130, 199)
  > np.sum(data, axis=1)
  array([130, 199])
  又如当axis=0时,对元素求最大值,根据以上意思, 第一个元素42 < 95,即95;第二个元素87 > 19, 即87;第三个1 < 85,即85。故返回值应是[95, 87, 85]。
  > np.max(data, axis=0)
  array([95, 87, 85])
  当axis=1时,对元素求最大值,87在43,87,1中最大,95, 19, 85中最大的是95,所以返回值应是[87, 95]
  > np.max(data, axis=1)
  ————————————————
  版权声明:本文为CSDN博主「T.K. WANG」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
  原文链接:https://blog.csdn.net/kunne806/article/details/123289766

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