温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

numpy多维数组执行sum计算时axis参数的意义是什么

发布时间:2021-07-07 17:01:07 来源:亿速云 阅读:221 作者:chen 栏目:大数据

这篇文章主要介绍“numpy多维数组执行sum计算时axis参数的意义是什么”,在日常操作中,相信很多人在numpy多维数组执行sum计算时axis参数的意义是什么问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”numpy多维数组执行sum计算时axis参数的意义是什么”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

axis参数,表面意思是数轴,官网解释为“Axis or axes along which a sum is performed. 沿其执行求和的轴。” 

我认为说了跟没说一样,怎么个沿其求和法?

对于二位数组,我们可以简单的记为axis=0是按列加和,axis=1是按行加和。

对于更多维度数组呢?axis是元组的情况呢?

看代码:

import numpy as np

n = np.array(
[[[1, 2, 3],
 [4, 5, 6],
 [7, 8, 9]],

 [[2, 4, 6],
 [8, 10, 12],
 [14, 16, 18]],

 [[1, 3, 5],
 [7, 9, 11],
 [13, 15, 17]]])

print(n)

print("============ sum axis=None=============")

sum = 0
for i in range(3):
  for j in range(3): 
    for k in range(3):
      sum += n[k][i][j]
print(sum) # 216

print('------------------')
print(np.sum(n))  # 216
print("============ sum axis=0 =============") 
for i in range(3):
  for j in range(3):
    sum = 0
    for axis in range(3):
      sum += n[axis][i][j]
    print(sum,end=' ')
  print()
 
print('------------------')
print("sum[0][0] = %d" % (n[0][0][0] + n[1][0][0] + n[2][0][0]))
print("sum[1][1] = %d" % (n[0][1][1] + n[1][1][1] + n[2][1][1]))
print("sum[2][2] = %d" % (n[0][2][2] + n[1][2][2] + n[2][2][2]))
print('------------------')
print(np.sum(n, axis=0)) 
print("============ sum axis=1 =============") 
for i in range(3):
  for j in range(3):
    sum = 0
    for axis in range(3):
      sum += n[i][axis][j]
    print(sum,end=' ')
  print()
print('------------------')
print("sum[0][0] = %d" % (n[0][0][0] + n[0][1][0] + n[0][2][0]))
print("sum[1][1] = %d" % (n[1][0][1] + n[1][1][1] + n[1][2][1]))
print("sum[2][2] = %d" % (n[2][0][2] + n[2][1][2] + n[2][2][2]))
print('------------------')
print(np.sum(n, axis=1))  
print("============ sum axis=2 =============") 
for i in range(3):
  for j in range(3):
    sum = 0
    for axis in range(3):
      sum += n[i][j][axis]
    print(sum,end=' ')
  print()
print('------------------')
print("sum[0][0] = %d" % (n[0][0][0] + n[0][0][1] + n[0][0][2]))
print("sum[1][1] = %d" % (n[1][1][0] + n[1][1][1] + n[1][1][2]))
print("sum[2][2] = %d" % (n[2][2][0] + n[2][2][1] + n[2][2][2]))
print('------------------')
print(np.sum(n, axis=2))
print("============ sum axis=(0,1)) =============") 
for i in range(3):
  sum = 0
  for axis1 in range(3):   
    for axis2 in range(3):
      sum += n[axis1][axis2][i]
  print(sum,end=' ')

print()
print('------------------')
print("sum[1] = %d" % (n[0][0][1] + n[0][1][1] + n[0][2][1] +
              n[1][0][1] + n[1][1][1] + n[1][2][1] +
              n[2][0][1] + n[2][1][1] + n[2][2][1] ))
print('------------------')
print(np.sum(n, axis=(0,1)))

输出: 

[[[ 1  2  3]
  [ 4  5  6]
  [ 7  8  9]]

 [[ 2  4  6]
  [ 8 10 12]
  [14 16 18]]

 [[ 1  3  5]
  [ 7  9 11]
  [13 15 17]]]
============ sum axis=None=============
216
------------------
216
============ sum axis=0 =============
4 9 14 
19 24 29 
34 39 44 
------------------
sum[0][0] = 4
sum[1][1] = 24
sum[2][2] = 44
------------------
[[ 4  9 14]
 [19 24 29]
 [34 39 44]]
============ sum axis=1 =============
12 15 18 
24 30 36 
21 27 33 
------------------
sum[0][0] = 12
sum[1][1] = 30
sum[2][2] = 33
------------------
[[12 15 18]
 [24 30 36]
 [21 27 33]]
============ sum axis=2 =============
6 15 24 
12 30 48 
9 27 45 
------------------
sum[0][0] = 6
sum[1][1] = 30
sum[2][2] = 45
------------------
[[ 6 15 24]
 [12 30 48]
 [ 9 27 45]]
============ sum axis=(0,1)) =============
57 72 87 
------------------
sum[1] = 72
------------------
[57 72 87]

如果你看懂了代码和输出,我想你已经明白了。

最后用很差的语文能力描述下吧:

原数组是N维,axis指定的数轴将会降维(有几个轴就降几维),剩余的维度数组就是结果数组,结果数组的每个元素的值=结果座标固定,axis指定的维度遍历加和。

比如5维数组  n[i][j][k][x][y]   axis =(1,3) 那么 结果数组就是3维的,其元素  r[i][k][y] = i,k,y 固定,j,x 遍历的加和

到此,关于“numpy多维数组执行sum计算时axis参数的意义是什么”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI