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如何通俗的解释numpy中的Axis函数

看了最佳评论的,我来重新举一个例子,例如矩阵[[10,1],[10,6]], 这是一个二行二列的矩阵(又叫二维方阵)。那么按列求和的代码是 np.sum([[10,1],[10,6]], axis=0), 注意这里axis=0。 同理,按行求和的代码是: np.sum([[10,1],[10,6]], axis=...

轴=0

Pandas保持了Numpy对关键字axis的用法,用法在Numpy库的词汇表当中有过解释:轴用来为超过一维的数组定义的属性,二维数据拥有两个轴:第0轴沿着行的垂直往下,第1轴沿着列的方向水平延伸。如果简单点来说,就是0轴匹配的是index, 涉及上下运算...

numpy.argmin表示最小值在数组中所在的位置 a = [[1, 4, 2], [3, 4, 5]] b = np.argmin(a) 结果:0 a = [[4, 4, 2], [3, 4, 5]] b = np.argmin(a) 结果:2 #若有重复只显示第一个最小值的位置 a = [[0, 0, 2], [3, 4, 5]] b = np.argmin(a) 结果...

如果您将L2范数,将其直接(使用axis=-1沿行总结):np.sum(np.abs(x)**2,axis=-1)**(1./2) LP-范同样可以,当然。 它比相当快np.apply_along_axis,虽然也许不是很方便:In [48]: %timeit np.apply_along_axis(np.linalg.norm, 1, x) 1000 loop...

Numpy matrices必须是2维的,但是numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3D····ND). Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。 在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号。例如,a和b...

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