主页 > 知识库 > numpy的sum函数的axis和keepdim参数详解

numpy的sum函数的axis和keepdim参数详解

热门标签:crm电销机器人 电销机器人 金伦通信 400电话 申请 条件 汕头电商外呼系统供应商 北京外呼电销机器人招商 郑州智能外呼系统中心 南京crm外呼系统排名 宾馆能在百度地图标注吗 云南地图标注

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)
b=b.reshape(2,6)
print(b)
print('b中的元素之和:',np.sum(b))
#即在b的第一个轴上进行加和,相当于压缩行,也可以理解为二维矩阵的第一层括号里的东西加和
#若axis=1则是压缩列,也就是对第二层括号里面的进行求和
sum=np.sum(b,axis=0,keepdims=True)
print(sum)

运行结果:

[[ 0  1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10 11]]
b中的元素之和: 66
[[ 6  8 10 12 14 16]]
最后一个输出指定axis=0,keepdim=True,可看到输出的是一个二维数组,如果不加keepdim=True,那么结果就是一维数组[ 6  8 10 12 14 16]

到此这篇关于numpy的sum函数的axis和keepdim参数详解的文章就介绍到这了,更多相关numpy的sum函数axis和keepdim参数内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家! 

您可能感兴趣的文章:
  • 详解Numpy扩充矩阵维度(np.expand_dims, np.newaxis)和删除维度(np.squeeze)的方法
  • numpy np.newaxis 的实用分享
  • numpy:np.newaxis 实现将行向量转换成列向量
  • np.newaxis 实现为 numpy.ndarray(多维数组)增加一个轴
  • NumPy中的维度Axis详解
  • 浅谈numpy 函数里面的axis参数的含义

标签:文山 怀化 浙江 锡林郭勒盟 石家庄 梅州 昆明 西宁

巨人网络通讯声明:本文标题《numpy的sum函数的axis和keepdim参数详解》,本文关键词  numpy,的,sum,函数,axis,和,;如发现本文内容存在版权问题,烦请提供相关信息告之我们,我们将及时沟通与处理。本站内容系统采集于网络,涉及言论、版权与本站无关。
  • 相关文章
  • 下面列出与本文章《numpy的sum函数的axis和keepdim参数详解》相关的同类信息!
  • 本页收集关于numpy的sum函数的axis和keepdim参数详解的相关信息资讯供网民参考!
  • 推荐文章