numpy中方法參數axis取值理解

numpy中方法參數axis取值理解

首先不要使用什麼橫縱軸去理解，因爲時間長了就忘記了,而且如果a是一個三維數組就沒法解釋了。

axis等於0時，在shape中表示的是二維數組。那麼np.amin(a,0)方法就是求二維數組對應元素的最小值，最終的結果的shape 正好是3個一維數組，一個一維數組是4個元素

[ axis = 0
	[ axis = 1
		[ axis = 2
			[]  axis = 3
		] 
	]
]

import numpy as np
data = np.array(np.arange(24))
data = data.reshape((2,3,4))
print(data)
print(np.sum(data))
print(np.max(data))
print("最外層max：\n", np.max(data, axis = 0))
print("中間層max：\n", np.max(data, axis = 1))
print("最內層max：\n", np.max(data, axis = 2))

print("最外層sum：\n", np.sum(data, axis = 0))
print("中間層sum：\n", np.sum(data, axis = 1))
print("最內層sum：\n", np.sum(data, axis = 2))

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### 輸出
#####################################################
276
23

[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]
最外層max：
 [[12 13 14 15]
 [16 17 18 19]
 [20 21 22 23]]
中間層max：
 [[ 8  9 10 11]
 [20 21 22 23]]
最內層max：
 [[ 3  7 11]
 [15 19 23]]
最外層sum：
 [[12 14 16 18]
 [20 22 24 26]
 [28 30 32 34]]
中間層sum：
 [[12 15 18 21]
 [48 51 54 57]]
最內層sum：
 [[ 6 22 38]
 [54 70 86]]
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解釋

當array爲 3 維（2，3，4）時，
np.max(data, axis=0) 中axis=0代表
最外層 [ ] 符號中包含的元素（二維array）進行最大值比較

參考

簡書