首先不要使用什么横纵轴去理解,因为时间长了就忘记了,而且如果a是一个三维数组就没法解释了。
axis等于0时,在shape中表示的是二维数组。那么np.amin(a,0)方法就是求二维数组对应元素的最小值,最终的结果的shape 正好是3个一维数组,一个一维数组是4个元素
[ 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("最外层max:\n", np.max(data, axis = 0))
print("中间层max:\n", np.max(data, axis = 1))
print("最内层max:\n", np.max(data, axis = 2))
print("最外层sum:\n", np.sum(data, axis = 0))
print("中间层sum:\n", np.sum(data, axis = 1))
print("最内层sum:\n", np.sum(data, axis = 2))
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### 输出
#####################################################
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]]]
最外层max:
[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]
中间层max:
[[ 8 9 10 11]
[20 21 22 23]]
最内层max:
[[ 3 7 11]
[15 19 23]]
最外层sum:
[[12 14 16 18]
[20 22 24 26]
[28 30 32 34]]
中间层sum:
[[12 15 18 21]
[48 51 54 57]]
最内层sum:
[[ 6 22 38]
[54 70 86]]
############################################################
当
array
为3
维(2,3,4)时,
np.max(data, axis=0)
中axis=0
代表
最外层[ ]
符号中包含的元素(二维array)进行最大值比较
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