apply_along_axis传入多个数组参数的应用举例
时间: 2023-02-26 17:07:11 浏览: 196
numpy 的 `apply_along_axis` 函数允许你在数组的某个轴上使用自定义函数处理数据。这个函数可以传入多个数组参数,以下是一个应用示例:
假设我们有两个 2x2 的数组:
```
import numpy as np
def my_func(x, y):
return x + y
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
```
我们可以使用 `apply_along_axis` 在第一维(行)上对这两个数组应用 `my_func` 函数:
```
result = np.apply_along_axis(my_func, 0, arr1, arr2)
print(result)
# 输出:
# [[ 6 8]
# [10 12]]
```
这个函数对每一行分别调用 `my_func` 函数,并传入相应的行作为 `x` 和 `y` 参数。最后得到的结果是一个 2x2 的数组,其中每个元素是 `my_func` 函数的结果。
相关问题
np.apply_along_axis的应用举例
np.apply_along_axis是一个用来对多维数组中的每一行或每一列应用一个函数的函数。举个例子,假设有一个二维数组,可以使用np.apply_along_axis来计算每一行的最大值:np.apply_along_axis(np.max, 1, array)。
apply_along_axis没有参数arg1
是的,您是正确的,`apply_along_axis`函数没有名为`arg1`的参数。 `apply_along_axis`函数的语法如下:
```
numpy.apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs)
```
其中:
- `func1d`是一个函数,该函数将应用于arr的每个轴切片。
- `axis`是一个整数,表示应用函数的轴。
- `arr`是一个数组。
- `args`是可选的参数,传递给func1d函数。
- `kwargs`是可选的关键字参数,传递给func1d函数。
请注意,如果您的参数名称为`arg1`,那么您可能是在使用不同的函数或库。可能需要查看文档或示例以确定正确的参数名称。