python中axis=-1解释

在调用numpy库中的concatenate()时,有遇到axis=-1/1/0的情况。可以通过以下代码看出这三个值的差别:
axis=0:在第一维操作
axis=1:在第二维操作
axis=-1:在最后一维操作
当操作对象为2维数组时,axis=1和axis=-1效果相同

import numpy as np

#x为3*2*2维矩阵
x=np.array([[[1,2],
			 [3,4]],
			[[5,6],
			 [7,8]],
			 [[9,10],
			 [11,12]]])
#得到6*2*2维矩阵
numpy.concatenate([x,x],axis=0)

python中axis=-1解释_第1张图片

#得到3*4*2维矩阵
numpy.concatenate([x,x],axis=1)

python中axis=-1解释_第2张图片

#得到3*2*4维矩阵
numpy.concatenate([x,x],axis=-1)

python中axis=-1解释_第3张图片

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