看起来挺简单的样子,但是在给sum函数中加入参数.sum(a,axis=0)或者是.sum(axis=1) 就有点不解了 在我实验以后发现 我们平时用的sum应该是默认的axis=0 就是普通的相加 而当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加 例如: import numpy as np np.sum([[0,1,2],[2,1,3],axis=1) 结果就是:array([3,6]) 下面是自己的实验结果,与上面的说明有些不符: a = np.array([[0, 2, 1]])…

对数据进行操作时,经常需要在横轴方向或者数轴方向对数据进行操作,这时需要设定参数axis的值: axis = 0 代表对横轴操作,也就是第0轴: axis = 1 代表对纵轴操作,也就是第1轴: numpy库中横轴.纵轴 axis 参数实例详解: In [1]: import numpy as np #生成一个3行4列的数组 In [2]: a = np.arange(12).reshape(3,4) In [3]: a Out[3]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5,…

转自:http://blog.csdn.net/wangying19911991/article/details/73928172 https://www.zhihu.com/question/58993137 python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列?考虑以下代码: >>>df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]], \ columns=["col1&q…

import numpy a=numpy.random.randint(1, 4095, (5000,5000)) a.sum() 结果为负值, 这是错误的,a.sum()的类型为 int32,如何做才能是结果显示正确呢?按照如下做法: c=numpy.int64(a).sum() 结果为正直,正确,c的类型为int64. 原因为下面,结果的类型跟元素的类型一样. 如果 d=numpy.int64(a.sum()) ,是不管用的,结果还是负值. 其他人不会出现这种状况,有的会出现,原因还是不太清…

转载:https://blog.csdn.net/amuchena/article/details/89060798和https://www.runoob.com/python/python-func-sum.html numpy中的sum()函数和python中不太一样:…

python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列? 直接上代码people=DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=['a','b','c','d','e'], index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'])                a         b         c         d         eJoe     0.814300 -0.495764  0.…

https://blog.csdn.net/sky_kkk/article/details/79725646 numpy中axis取值的说明首先对numpy中axis取值进行说明:一维数组时axis=0,二维数组时axis=0,1,维数越高,则axis可取的值越大,数组n维时,axis=0,1,…,n.为了方便下面的理解,我们这样看待:在numpy中数组都有着[]标记,则axis=0对应着最外层的[],axis=1对应第二外层的[],以此类推,axis=n对应第n外层的[].下面开始从axis=…

参考原文链接(英文版):https://www.sharpsightlabs.com/blog/numpy-axes-explained/:中文版:https://www.jianshu.com/p/f4e9407f9f9d 学好数据分析,得学好Numpy:学好Numpy,首先彻底理解“轴”的概念! 1. 在二维NumPy数组中,轴是沿行和列的方向  AXIS 0 轴是沿着行(rows)的方向 在NumPy数组中,axis 0 是第一轴.对于二维或多维数组,axis 0 是沿行(row)向下的轴…

https://blog.csdn.net/Riverhope/article/details/78922006 https://blog.csdn.net/ygys1234/article/details/79872694 首先生成一些数, import numpy as np a = np.arange(1, 7).reshape((2, 3)) b = np.arange(7, 13).reshape((2, 3)) c = np.arange(13, 19).reshape((2, 3)…

转自 https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/73380803 这三个函数有些相似性,都是堆叠数组,里面最难理解的应该就是stack()函数了,我查阅了numpy的官方文档,在网上又看了几个大牛的博客,发现他们也只是把numpy文档的内容照搬,看完后还是不能理解,最后经过本人代码分析,算是理解了stack()函数增加维度的含义.以下内容我会用通俗易懂的语言解释,内容可能有点多,耐心看,如果哪里说的不对,欢迎纠正! 1. stac…