import numpy as np a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) np.sum(a) print(np.sum(a, axis=0)) print(np.sum(a, axis=1))比较一下输出的这两种求和结果有何不同

时间: 2023-05-30 12:06:10 浏览: 132

Python之NumPy(axis=0 与axis=1)区分详解

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### Python之NumPy(axis=0 与axis=1)区分详解 #### 一、NumPy中的Axis概念在NumPy库中，`axis`参数是一个非常重要的概念，它用于指定数组操作的方向。对于多维数组而言，理解`axis`的概念至关重要，尤其是在进行统计运算、数据聚合等操作时。 #### 二、Axis的定义 - **Axis 0** (纵向): 在二维数组中，`axis=0`通常指的是沿着垂直方向的操作，即沿着列进行操作。当我们说“沿着`axis=0`”时，实际上是指沿着数组的第一维度进行操作。这意味着，如果我们有一个二维数组，那么我们将会沿着列（垂直方向）执行操作。 - **Axis 1** (横向): `axis=1`通常指的是沿着水平方向的操作，即沿着行进行操作。当我们说“沿着`axis=1`”时，实际上是沿着数组的第二维度进行操作。这意味着，如果我们有一个二维数组，那么我们将会沿着行（水平方向）执行操作。 #### 三、具体应用实例为了更好地理解`axis`参数的应用，我们可以通过一些具体的例子来进行说明。假设我们有一个如下所示的二维数组`df`: ``` col1 col2 col3 col4 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 ``` **1. 使用`axis=0`** 当我们在使用`df.mean(axis=0)`时，我们实际上是在计算每一列的平均值，即沿着列的方向（垂直方向）进行操作。结果将是一个一维数组，包含了每列的平均值。 ```python df.mean(axis=0) # 输出可能为: # col1 2.0 # col2 2.0 # col3 2.0 # col4 2.0 # dtype: float64 ``` **2. 使用`axis=1`** 当我们在使用`df.mean(axis=1)`时，我们实际上是在计算每一行的平均值，即沿着行的方向（水平方向）进行操作。结果将是一个一维数组，包含了每行的平均值。 ```python df.mean(axis=1) # 输出可能为: # 0 1.0 # 1 2.0 # 2 3.0 # dtype: float64 ``` **3. 删除特定列 (`axis=1`)** 当我们使用`df.drop("col4", axis=1)`时，我们实际上是从原始数据框中删除了名为`col4`的这一列。这里`axis=1`表示我们沿着列方向（水平方向）进行删除操作。 ```python df.drop("col4", axis=1) # 输出可能为: # col1 col2 col3 # 0 1 1 1 # 1 2 2 2 # 2 3 3 3 ``` #### 四、进一步理解 - **注意**：在使用`axis`参数时，重要的是理解`axis=0`意味着沿着数组的第一维度（通常是列），而`axis=1`意味着沿着数组的第二维度（通常是行）。 - **应用范围**：除了`mean()`和`drop()`之外，许多其他的NumPy函数也支持`axis`参数，如`sum()`, `max()`, `min()`等。 - **高维数组**：对于更高维度的数组，`axis`参数也可以用来指定其他维度上的操作。 #### 五、总结在NumPy中正确理解并运用`axis`参数对于高效地处理和分析数据至关重要。通过掌握`axis=0`和`axis=1`的区别，我们可以更灵活地对数组进行各种操作，从而实现复杂的数据处理需求。希望本篇文章能够帮助读者更好地理解和使用`axis`参数。

np.sum(a)是将所有元素相加得到一个总和，输出结果为36。而np.sum(a, axis=0)是按列求和，输出结果为[6, 8, 10, 12]，即第一列元素相加得到6，第二列元素相加得到8，以此类推。np.sum(a, axis=1)是按行求和，输出结果为[10, 26]，即第一行元素相加得到10，第二行元素相加得到26。因此，按不同维度求和会得到不同的结果。

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import numpy as np a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) np.sum(a) print(np.sum(a, axis=0)) print(np.sum(a, axis=1))比较一下输出的这两种求和结果有何不同

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抄写下面的程序，并说明重要语句的作用： import numpy as np array = np.arange(5) #左闭右开[0,5) print(array) #[0 1 2 3 4] array = np.arange(1, 5) #左闭右开[1,5) print(array) #[1 2 3 4] array = np.arange(0, 1, 0.1) print(array) #[0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]

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