理解numpy 数组计算时axis参数的意义

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我们以三维数组为例说明按轴计算参数的用法
定义三维数组a

1. a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])
   
2. In [1]: a
   
3. Out[1]:
   
4. array([[[ 1,  2,  3],
   
5.         [ 4,  5,  6]],
   
6. 
   
7.        [[ 7,  8,  9],
   
8.         [10, 11, 12]]])

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a是一个（2，2，3）的三维数组

1. In [2]: a.shape
   
2. Out[2]: (2, 2, 3)

复制代码

axis参数相对应的值其实是a数组的三个维度的下标（索引）




我们使用sum函数计算每组的和

当 axis = 0的时候计算方向为第0个维度,取值范围0，1 两个数,即参与求和的元素索引a[0][x][y]+a[1][x][y]


x取值范围0，1  ; y取值范围0，1，2
在不考虑 sxis = 0的维度时  [x][y]的组合有：

x=0  :   [0][0],[0][1],[0][2]
x=1  :   [1][0],[1][1],[1][2]

最终计算过程如下：

1. [
   
2.   [ a[0][0][0]+a[1][0][0],a[0][0][1]+a[1][0][1],a[0][0][2]+a[1][0][2] ],
   
3.   [ a[0][1][0]+a[1][1][0],a[0][1][1]+a[1][1][1],a[0][1][2]+a[1][1][2] ],
   
4. ]
   
5. 实际执行代码后结果如下：In [3]: np.sum(a,axis=0)
   
6. Out[3]:
   
7. array([[ 8, 10, 12],
   
8.        [14, 16, 18]])

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当 axis = 1的时候计算方向为第1个维度,取值范围0，1 两个数,即参与求和的元素索引a[x][0][y]+a[x][1][y]

x取值范围0，1  ; y取值范围0，1，2
在不考虑 sxis = 1的维度时  [x][y]的组合有：
x=0  :   [0][0],[0][1],[0][2]
x=1  :   [1][0],[1][1],[1][2]

最终计算过程如下：

1. [
   
2.   [ a[0][0][0]+a[0][1][0],a[0][0][1]+a[0][1][1],a[0][0][2]+a[0][1][2] ],
   
3. 
   
4.   [ a[1][0][0]+a[1][1][0],a[1][0][1]+a[1][1][1],a[1][0][2]+a[1][1][2] ],
   
5. ]
   
6. 实际执行后的效果In [4]: np.sum(a,axis=1)
   
7. Out[4]:
   
8. array([[ 5,  7,  9],
   
9.        [17, 19, 21]])

复制代码

当 axis = 2的时候计算方向为第2个维度,取值范围0，1,2 三个数,即参与求和的元素索引a[x][y][0]+a[x][y][1]+a[x][y][3]
x取值范围0，1  ; y取值范围0，1
在不考虑 sxis = 2的维度时  [x][y]的组合有：
x=0  :   [0][0],[0][1]
x=1  :   [1][0],[1][1]

最终计算过程如下：

1. [   [ a[0][0][0]+a[0][0][1]+a[0][0][2], a[0][1][0]+a[0][1][1]+a[0][1][2]],
   
2.   [ a[1][0][0]+a[1][0][1]+a[1][0][2], a[1][1][0]+a[1][1][1]+a[1][1][2]],]最终执行结果如下：
   
3. In [5]: np.sum(a,axis=2)
   
4. Out[5]:
   
5. array([[ 6, 15],
   
6.        [24, 33]])

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