np.apply_along_axis的例子

np.apply_along_axis 的作用是在数组的每一个轴上执行函数，它的一个常见的例子是对于二维数组的每一行或每一列进行计算：

import numpy as np

def calculate_row_sum(row):
    return sum(row)

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算每一行的和
row_sums = np.apply_along_axis(calculate_row_sum, 1, a)
print(row_sums)
# 输出：[ 6 15 24]

# 计算每一列的和
column_sums = np.apply_along_axis(calculate_row_sum, 0, a)
print(column_sums)
# 输出：[12 15 18]

在这个例子中，第一个参数是 `calculate_row_sum` 函数，第二个参数是要在其上进行计算的轴的编号（0 表示列，1 表示行），第三个参数是要处理的数组 `a`。因此，当我们计算 `row_sums` 时，它计算了每一行的和；当我们计算 `column_sums` 时，它计算了每一列的和。

相关问题

np.apply_along_axis

np.apply_along_axis是numpy中的一个函数，它可以在指定轴上对数组中的每个元素应用给定的函数。它可以帮助我们在不需要使用循环的情况下对数组进行快速操作。

语法: numpy.apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs)
参数:
- func1d: 接受一维数组并返回标量的函数
- axis: 沿着哪个轴应用函数
- arr: 要在其上应用函数的数组
- *args, **kwargs: 传递给func1d的其他参数

返回:
- 沿着给定轴应用函数后的数组.

例如:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
np.apply_along_axis(np.mean, 0, arr)

这将返回一个长度为3的一维数组，其中包含每列的平均值。

np.apply_along_axis()怎么使用？举个例子

`np.apply_along_axis()` 是 Numpy 库中的一个函数，它允许在数组的特定轴上使用自定义函数。这是一个非常强大的工具，因为它可以将自定义函数应用到数组的每一行或每一列。

使用方法：

numpy.apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs)

参数说明：
- func1d：需要在数组上应用的函数。
- axis：数组的轴。
- arr：数组。
- *args：任何其他可选的参数。
- **kwargs：任何其他可选的关键字参数。

示例：

以下是使用 `np.apply_along_axis()` 在数组中每一行求和的例子：

import numpy as np

def sum_of_row(row):
    return sum(row)

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
result = np.apply_along_axis(sum_of_row, 1, arr)
print(result)

输出：

[ 6 15 24]

这里，我们使用 `np.apply_along_axis()` 在数组中的每一行上调用函数 `sum_of_row`，并在结果数组中存储每一行的和。