axis numpy python что это - Полное руководство: Определение, использование и примеры
Ось ("axis") в библиотеке NumPy для Python
В библиотеке NumPy для Python, "ось" ("axis") является одним из параметров для многих функций. Ось указывает на направление операции, которая будет выполнена.
В массивах NumPy, которые являются многомерными, каждое измерение имеет свою ось. Ось с индексом 0 является первой осью, ось с индексом 1 - второй осью, и так далее.
Например, если у вас есть двумерный массив размером 3x4, ось 0 относится к строкам, а ось 1 относится к столбцам. Вы можете указать соответствующую ось при выполнении операций, таких как суммирование, усреднение или нахождение максимума/минимума.
import numpy as np
# Создание двумерного массива размером 3x4
array = np.array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12]])
# Суммирование по оси 0 (по строкам)
sum_axis_0 = np.sum(array, axis=0)
print(sum_axis_0)
# Вывод: [15 18 21 24]
# Суммирование по оси 1 (по столбцам)
sum_axis_1 = np.sum(array, axis=1)
print(sum_axis_1)
# Вывод: [10 26 42]
В приведенном примере, np.sum(array, axis=0) суммирует значения по оси 0 (по строкам), в результате получается массив [15, 18, 21, 24]. А np.sum(array, axis=1) суммирует значения по оси 1 (по столбцам), в результате получается массив [10, 26, 42].
Использование параметра "оси" позволяет управлять направлением операций и получать нужные результаты в многомерных массивах NumPy.
Детальный ответ
Axis в NumPy: Что это и как использовать?
В NumPy, библиотеке для работы с числовыми данными в языке программирования Python, особую важность имеет параметр axis. В этой статье мы изучим, что представляет собой axis в NumPy и как использовать его для манипуляции с массивами данных.
Что такое ось (axis) в NumPy?
В контексте NumPy ось (axis) представляет собой направление, вдоль которого производятся операции с данными массива. Многие функции NumPy позволяют указывать ось, по которой нужно проводить вычисления.
Количество осей в массиве определяет его размерность. Простейший случай — это одномерный массив, который имеет только одну ось. В двумерных массивах оси могут быть двумя измерениями: горизонтальной (ось 0) и вертикальной (ось 1). Для более высоких размерностей количество осей соответствует количеству измерений массива.
Использование параметра axis
Параметр axis часто используется в функциях NumPy, таких как sum(), mean(), min(), max() и других. Он определяет, по какой оси или осям будут совершаться вычисления. При указании значения параметра axis, функция будет применяться только к указанной оси, возвращая результаты в соответствующем формате.
Примеры использования параметра axis:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
# Вычисление суммы по каждому столбцу (по оси 0)
sum_column = np.sum(arr, axis=0)
print(sum_column)
# Результат: [5 7 9]
# Вычисление суммы по каждой строке (по оси 1)
sum_row = np.sum(arr, axis=1)
print(sum_row)
# Результат: [6 15]
В этом примере мы создали двумерный массив arr с размерностью 2x3. Затем мы использовали функцию sum() с параметром axis, чтобы вычислить суммы по столбцам (ось 0) и по строкам (ось 1). Как видно из результатов, при вычислении суммы по оси 0, мы получили сумму значений каждого столбца, а при вычислении по оси 1 - сумму значений каждой строки.
Обратите внимание
Параметр axis может принимать не только числовые значения, но и кортежи чисел, если необходимо произвести вычисления по нескольким осям одновременно. Например, axis=(0, 1) выполнит вычисления по обеим осям в многомерном массиве.
Также важно учитывать, что манипуляции с осями могут изменять форму и размерность массива. При указании конкретной оси для вычислений, этот измерительный параметр будет исключен из результирующего массива, что может повлиять на его структуру.
Заключение
В этой статье мы изучили, что представляет собой параметр axis в NumPy и как его использовать для проведения операций с массивами данных. Мы обратили внимание, что axis определяет направление, вдоль которого происходят вычисления, и его значение может быть указано как числовое, так и кортеж в случае работы с многомерными массивами.
Применение параметра axis позволяет гибко манипулировать данными и проводить вычисления по выбранным осям. Надеюсь, эта статья помогла вам лучше понять работу с axis в NumPy!