浅谈numpy 函数里面的axis参数的含义

前言

numpy支持对矩阵和数组进行运算，因此很多numpy的很多运算都需要指定操作的维数参数axis（当然这些axis都有带默认值的），本博客以numpy.sum求和函数为例，具体分析axis参数不同取值下的含义。

先说结论

设 numpy.sum的输入矩阵为a. numpy.sum的返回矩阵为rst.

则矩阵a的形状为：sp=numpy.shape(a)，例如sp=[m,n,p,q···]

rst的形状为将sp的第axis个元素设为1,即：

sp'=sp
sp'[axis]=1
numpy.shape(rst)==sp' 为真.

例如：axis=2，

如果a是矩阵则：

rst的形状应该为：[m,n,1,q···]

对于rst的元素rst[m',n',1,q'···]计算方法为：

【注意第axis轴】下标只能取1.

numpy.sum(a,axis=2)的内部计算其实为：

for i in range(sp[axis]):
    rst[m'][n'][1][q'][···]+=a[m'][n'][i][q'][···]

结果上发现是第axis维变成1，计算过程其实是对第axis轴进行了遍历,让sp[axis]个元素合并成一个元素。

而如果a是一个array则：

rst的形状应该为：[m,n,q,···]

注意第axis维直接不见了

numpy.sum(a,axis=2)的内部计算

for i in range(sp[axis]):
    rst[m'][n'][q'][···]+=a[m'][n'][i][q'][···]

结果上发现是第axis维变没了，计算过程其实是对第axis轴进行了遍历,让sp[axis]个元素合并成一个元素。

举例说明

简单点的

import numpy as np
a=np.mat([[1,2,3],[4,5,6]])

a的shape:

print (np.shape(a))

输出：(2, 3)

计算：np.sum(a,axis=0)

>>> s0=np.sum(a,axis=0)
>>> s0
matrix([[5, 7, 9]])

按照【先说结论】的方法：

axis=0

a的形状：(2,3)

所以rst的形状为：（1，3）

对于rst的每个元素p,q:

rst[p][q] 的 计算方法为（其中p只能等于0，q=0,1,2）：

for i in range(np.shape(a)[axis]):
     rst[0][q]+=a[i][q]

所以：

rst[0][0]=a[0][0]+a[1][0]=1+4=5
rst[0][1]=a[0][1]+a[1][1]=2+5=7
rst[0][2]=a[0][2]+a[1][2]=3+6=9

所以rst就是[[5，7，9]]

计算 numpy.sum（a,axis=1)

a=[[1,2,3],[4,5,6]

>>> s1=np.sum(a,axis=1)
>>> s1
matrix([[ 6],
        [15]])
>>> np.shape(s1)
(2, 1)
>>>

一样的分析方法：

按照【先说结论】的方法：

axis=1

a的形状：(2,3)

所以rst的形状为：（2，1）

对于rst的每个元素p,q:

rst[p][q] 的 计算方法为（其中p=0,1 ,而q只能为0）：

for i in range(np.shape(a)[axis]):
     rst[p][0]+=a[p][i]

所以：

rst[0][0]=a[0][0]+a[0][1]+a[0][2]=1+2+3=6
rst[1][0]=a[1][1]+a[1][1]+a[1][2]=4+5+6=15

所以rst就是[[6],[15]].

复杂点的：

>>> b=np.array([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]])
>>> b
array([[[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]]])
>>> np.shape(b)
(1, 3, 3)

b是1x3x3，是一个array.

那么np.sum(b,axis=2)等于多少呢？

标准答案：

>>> print (np.sum(b,axis=2))
[[ 6 15 24]]

分析结果：

返回值应该为1x3形状的array,对于元素rst[p][q].

rst[p][q]=a[p][q][0]+a[p][q][1]+a[p][q][2]

例如rst[0][1]=a[0][1][0]+a[0][1][1]+a[0][1][2]=8+5+6=15.

而np.sum(b,axis=2)的第一行第二个元素正是 15.

关于axis默认值

一般此类针对矩阵、array的函数都有一个axis参数，并且此默认为None.当axis为None使 表示运算是遍历矩阵（array）的每一个元素的，是逐元素的计算。

补充：python中某些函数axis参数的理解

总结为一句话：

设axis=i，则numpy沿着第i个下标变化的方向进行操作。

当然，这个i是从0开始数的，作为程序员的你一定不会搞错。

axis意为“轴”，它指定了函数在张量（矩阵、等等）上进行操作的方向。

例如有一个ndarray，名叫A，A.shape=(3,8,5,7)。

那么np.sum(A, axis=2)计算的结果的shape就是(3,8,7)。

假设这个shape是(3,8,7)的ndarray变量名为B，那么实际上：

B[i][j][k]=A[i][j][0][k]+A[i][j][1][k]+A[i][j][2][k]+A[i][j][3][k]+A[i][j][4][k]

以下代码你可以自己跑一下试试：

import numpy as np
A=np.random.randn(3,8,5,7)
print("A.shape=",A.shape)
B=np.sum(A,axis=2)
print("B.shape=",B.shape)

预期输出为：

A.shape= (3, 8, 5, 7)

B.shape= (3, 8, 7)

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • numpy的sum函数的axis和keepdim参数详解

    一.axis axis就是指定轴. 三维数组可看作元素是二维数组的一维数组,二维数组可看作元素是一维数组的一维数组 .(这么理解就舒服了!) 例: axis=2就是三维数组对最里面那一层即每个一维数组内部进行求和. axis=0就是对最外面那一层的元素之间作和. 例子戳这里 二.keepdim 可以理解为'keepdims = True'参数是为了保持结果的维度与原始array相同,即keep dimension 保持维度. import numpy as np b=np.arange(12)

  • 详解Numpy扩充矩阵维度(np.expand_dims, np.newaxis)和删除维度(np.squeeze)的方法

    在操作矩阵的时候,不同的接口对于矩阵的输入维度要求不同,输入可能为1-D,2-D,3-D等等.下面介绍一下使用Numpy进行矩阵维度变更的相关方法.主要包括以下几种: 1.np.newaxis扩充矩阵维度 2.np.expand_dims扩充矩阵维度 3.np.squeeze删除矩阵中维度大小为1的维度 np.newaxis,np.expand_dims扩充矩阵维度: import numpy as np x = np.arange(8).reshape(2, 4) print(x.shape)

  • NumPy中的维度Axis详解

    浅谈NumPy中的维度Axis NumPy中的维度是一个很重要的概念,很多函数的参数都需要给定维度Axis,如何直观的理解维度呢?我们首先以二维数组为例进行说明,然后推广到多维数组. (有人将ndim属性叫维度,将axis叫轴,我还是习惯将axis称之为维度,axis=0称为第一个维度) 二维数组的列子 下面是一个二维数组的列子: In [1]: import numpy as np In [2]: x = np.random.randint(0, 9, (2, 3)) In [3]: x Ou

  • numpy np.newaxis 的实用分享

    如下所示: >> type(np.newaxis) NoneType >> np.newaxis == None True np.newaxis 在使用和功能上等价于 None,其实就是 None 的一个别名. 1. np.newaxis 的实用 >> x = np.arange(3) >> x array([0, 1, 2]) >> x.shape (3,) >> x[:, np.newaxis] array([[0], [1],

  • np.newaxis 实现为 numpy.ndarray(多维数组)增加一个轴

    如下所示: >> type(np.newaxis) NoneType >> np.newaxis == None True np.newaxis 在使用和功能上等价于 None,查看源码发现:newaxis = None,其实就是 None 的一个别名. 1. np.newaxis 的实用 >> x = np.arange(3) >> x array([0, 1, 2]) >> x.shape (3,) >> x[:, np.newa

  • numpy:np.newaxis 实现将行向量转换成列向量

    np.newaxis 新增一个轴 如何将数组[0,1,2]转换成列向量 用ndarray[: , np.newaxis] 代码实质就是将原本的(0,1,2)移到行上,然后新增一列 其实可以更简单 ndarray.shape=(3,1) >> x = np.arange(3) >> x array([0, 1, 2]) >> x[:, np.newaxis] array([[0], [1], [2]]) >> x[:, None] array([[0], [1

  • 浅谈numpy 函数里面的axis参数的含义

    前言 numpy支持对矩阵和数组进行运算,因此很多numpy的很多运算都需要指定操作的维数参数axis(当然这些axis都有带默认值的),本博客以numpy.sum求和函数为例,具体分析axis参数不同取值下的含义. 先说结论 设 numpy.sum的输入矩阵为a. numpy.sum的返回矩阵为rst. 则矩阵a的形状为:sp=numpy.shape(a),例如sp=[m,n,p,q···] rst的形状为将sp的第axis个元素设为1,即: sp'=sp sp'[axis]=1 numpy.

  • 浅谈function(函数)中的动态参数

    我们可向函数传递动态参数,*args,**kwargs,首先我们来看*args,示例如下: 1.show(*args) def show(*args): print(args,type(args)) #以元组的形式向列表传递参数 show(11,22,33,44,55,66) 首先我们定义了一个函数,函数show(*args)里面的*args可以接收动态参数,这里我们接收一个元组形式的参数,我们可以向show()里面传递很多参数,函数默认把这些参数作为一个元组进行接收. 2.show(**arg

  • 浅谈numpy数组中冒号和负号的含义

    在实际使用numpy时,我们常常会使用numpy数组的-1维度和":"用以调用numpy数组中的元素.也经常因为数组的维度而感到困惑. 总体来说,":"用以表示当前维度的所有子模块 "-1"用以表示当前维度所有子模块最后一个,"负号用以表示从后往前数的元素" 测试代码 import numpy as np b = np.arange(start=0, stop=24, dtype=int) print('b.shape', b

  • 浅谈numpy中linspace的用法 (等差数列创建函数)

    浅谈numpy中linspace的用法 (等差数列创建函数)

    linspace 函数 是创建等差数列的函数, 最好是在 Matlab 语言中见到这个函数的,近期在学习Python 中的 Numpy, 发现也有这个函数,以下给出自己在学习过程中的一些总结. (1)指定起始点 和 结束点. 默认 等差数列个数为 50. (2)指定等差数列个数 (3)如果数列的元素个数指定, 可以设置 结束点 状态. endpoint : bool, optional If True, stop is the last sample. Otherwise, it is not

  • 浅谈numpy中函数resize与reshape,ravel与flatten的区别

    这两组函数中区别很是类似,都是一个不改变之前的数组,一个改变数组本身 resize和reshape >>> import numpy as np >>> a = np.arange(20).reshape(4,5) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]]) >>> a.reshape(2,1

  • 浅谈Python类里的__init__方法函数,Python类的构造函数

    如果某类里没有__init__方法函数,通过类名字创建的实例对象为空,切没有初始化:如果有此方法函数,通常作为类的第一个方法函数,有点像C++等语言里的构造函数. class Ca: def __init__(self, v): # 注意前后各两个下划线 self.name = v def pr(self): print "a--->", self.name ia = Ca("Jeapedu") # 本质调用的是__init__方法函数 ia.pr() Ca.

  • 浅谈numpy库的常用基本操作方法

    NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推.在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量.比如说,二维数组相当于是一个一维数组,而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组.所以这个一维数组就是NumPy中的轴(axes),而轴的数量--秩,就是数组的维数. 1.创建矩阵 Numpy库中的矩阵模块为ndarray对象,有很多属性:T,data, dtype,flags,flat,imag,real,size, itemsiz

  • 浅谈JavaScript 函数参数传递到底是值传递还是引用传递

    在传统的观念里,都认为JavaScript函数传递的是引用传递(也称之为指针传递),也有人认为是值传递和引用传递都具备.那么JS的参数传递到底是怎么回事呢?事实上以下的演示也完全可以用于Java 首先来一个比较简单的,基本类型的传递: function add(num){ num+=10; return num; } num=10; alert(add(num)); aelrt(num); //输出20,10 对于这里的输出20,10,按照JS的官方解释就是在基本类型参数传递的时候,做了一件复制

  • 浅谈python装饰器探究与参数的领取

    首先上原文: 现在,假设我们要增强now()函数的功能,比如,在函数调用前后自动打印日志,但又不希望修改now()函数的定义,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为"装饰器"(Decorator). 本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数. Decorator本质是高阶函数? 不信邪的我试了下.. def g(): print("这里是G") return "G" @g def f(): print("这里是F&qu

  • 浅谈numpy数组的几种排序方式

    简单介绍 NumPy系统是Python的一种开源的数组计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)). 创建数组 创建1维数组: data = np.array([1,3,4,8]) 查看数组维度 data.shape 查看数组类型 data.dtype 通过索引获取或修改数组元素 data[1] 获取元素 data[1] = 'a' 修改元素 创建二维数组 data

随机推荐