python中的axis究竟是如何定義的呢?他們究竟代表是DataFrame的行還是列?考慮以下代碼: >>>df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]], \ columns=["col1 ...
我們常見的有 axis ,axis ,axis axis 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: , , , ... 最外層的括號為 ,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 ...
2020-09-04 15:56 0 635 推薦指數:
python中的axis究竟是如何定義的呢?他們究竟代表是DataFrame的行還是列?考慮以下代碼: >>>df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]], \ columns=["col1 ...
axis = 0表示沿着一列進行索引 axis = 1表示沿着一行進行索引 ...
今天在復習PCA的過程中,發現自己對numpy多維數組的“軸”理解的不是很好,借此機會來總結一下。 網上有很多博客都寫的是二維數組,axis=0表示第一維度,即行。axis=1表示第二維度,列。但是設計到多維就有點不知所錯。 舉個網上存在的例子幫助理解: >> data2 ...
例如: import numpy as np np.sum([[0,1,2],[2,1,3],axis=1) ...
快過年放假了,也終於閑下來了。每天游覽於各種技術文章中,這種狀態好極了。下午看篇關於js的文章,其中有如下這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,先從~入手。 測試可以得出結果值有這個的規律 -(X+1 ...
原碼原碼表示法最高位為符號位,該位為0表示正數,1表示負數。其余位表示數的絕對值。反碼對於一個帶符號的數來說,正數的反碼與其原碼相同;負數的反碼為其原碼除符號位以外的各位按位取反。反碼常用來做求補碼過程中的中間形式。補碼正數的補碼與其原碼和反碼相同;負數的補碼是對它的原碼除符號位以外 ...
keepdim=True運算完之后的維度和原來一樣,原來是三維數組現在還是三維數組(不過某一維度變成了1); keepdim=False運算完之后一般少一維度,求平均變為1的那一維沒有了; axis=k按第k維運算,其他維度不遍,第k維變為 ...
css中“~”是: 為所有相同的父元素中位於 p 元素之后的所有 ul 元素設置背景: p~ul{ background:#ff0000; } <p>快樂生活</p> <ul> <li> ...