numpy,tensor 中的 axis=0 什么意思

我们常见的有 axis=0,axis=1,axis=2 axis=-1 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:0,1,2,3 ...

最外层的括号为0,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,对这个括号内的元素进行指定的运算操作;

操作完成后然后再去掉当前括号即可。

 

下面举个例子

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

如果我们按照 axis=0 求和,我们数到第0层括号:

其内部元素为[1,2,3],[4,5,6] 我们对这元素进行求和即[5,7,9]

然后得到[[5,7,9]] 再去掉第0个括号,最后输出[5,7,9]

如果按照axis=1 求和,我们数到第1层括号,

发现有两个:第一个是[1,2,3] 我们对其内部元素求和,6

                     第二个是[4,5,6] 对其内部元素求和 15

得到:[[6],[15]] 最后去掉第1层的括号 为[6,15]

 

 

axis=-1 就是倒数第一层,也是最里层的括号

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