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 ...
我们常见的有 axis ,axis ,axis axis 等。 通常我们看到别人的解释 axis 表示什么横轴纵轴之类的, 这种太难理解了。因为二维还好,高维根本不知道啥是横轴纵轴。 这里给出个人的理解: 对于矩阵我们都是用 来表示。 我们从外向内给括号层次编个序号: , , , ... 最外层的括号为 ,依次向里递增 通常我们在使用axis时是和某种运算一起的, 我们查到axis那个层括号时,对 ...
2020-09-04 15:56 0 635 推荐指数:
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 ...
axis = 0表示沿着一列进行索引 axis = 1表示沿着一行进行索引 ...
今天在复习PCA的过程中,发现自己对numpy多维数组的“轴”理解的不是很好,借此机会来总结一下。 网上有很多博客都写的是二维数组,axis=0表示第一维度,即行。axis=1表示第二维度,列。但是设计到多维就有点不知所错。 举个网上存在的例子帮助理解: >> data2 ...
例如: import numpy as np np.sum([[0,1,2],[2,1,3],axis=1) ...
快过年放假了,也终于闲下来了。每天游览于各种技术文章中,这种状态好极了。下午看篇关于js的文章,其中有如下这么一段引起了我的注意。 if (!~names.indexOf(name)) 中的操作符"!~" 什么意思,不理解,先从~入手。 测试可以得出结果值有这个的规律 -(X+1 ...
原码原码表示法最高位为符号位,该位为0表示正数,1表示负数。其余位表示数的绝对值。反码对于一个带符号的数来说,正数的反码与其原码相同;负数的反码为其原码除符号位以外的各位按位取反。反码常用来做求补码过程中的中间形式。补码正数的补码与其原码和反码相同;负数的补码是对它的原码除符号位以外 ...
keepdim=True运算完之后的维度和原来一样,原来是三维数组现在还是三维数组(不过某一维度变成了1); keepdim=False运算完之后一般少一维度,求平均变为1的那一维没有了; axis=k按第k维运算,其他维度不遍,第k维变为 ...
css中“~”是: 为所有相同的父元素中位于 p 元素之后的所有 ul 元素设置背景: p~ul{ background:#ff0000; } <p>快乐生活</p> <ul> <li> ...