numpy,tensor 中的 axis=0 什么意思


我們常見的有 axis=0,axis=1,axis=2 axis=-1 等。

通常我們看到別人的解釋 axis 表示什么橫軸縱軸之類的,

這種太難理解了。因為二維還好,高維根本不知道啥是橫軸縱軸。

 

這里給出個人的理解:

  對於矩陣我們都是用 [   ] 來表示。

我們從外向內給括號層次編個序號:0,1,2,3 ...

最外層的括號為0,依次向里遞增

通常我們在使用axis時是和某種運算一起的,

我們查到axis那個層括號時,對這個括號內的元素進行指定的運算操作;

操作完成后然后再去掉當前括號即可。

 

下面舉個例子

[ [1,2,3],[4,5,6]]

如果我們按照 axis=0 求和,我們數到第0層括號:

其內部元素為[1,2,3],[4,5,6] 我們對這元素進行求和即[5,7,9]

然后得到[[5,7,9]] 再去掉第0個括號,最后輸出[5,7,9]

如果按照axis=1 求和,我們數到第1層括號,

發現有兩個:第一個是[1,2,3] 我們對其內部元素求和,6

                     第二個是[4,5,6] 對其內部元素求和 15

得到:[[6],[15]] 最后去掉第1層的括號 為[6,15]

 

 

axis=-1 就是倒數第一層,也是最里層的括號


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