机器学习 第三节 第四课
【摘要】
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轴 ( axis )
在 numpy 中可以理解为方向, 使用 0, 1, 2... 数字表示, 对于一个一维数组, 只有一个 0 轴, 对于 2 维数组 ( shape(2,2) ), 有 0 轴和 1 轴, 对于一个三维数组 ( shape(2,2,3) ), 有 0, 1, 2 轴
有了轴的概念之后, 我们计算会...
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轴 ( axis )
在 numpy 中可以理解为方向, 使用 0, 1, 2... 数字表示, 对于一个一维数组, 只有一个 0 轴, 对于 2 维数组 ( shape(2,2) ), 有 0 轴和 1 轴, 对于一个三维数组 ( shape(2,2,3) ), 有 0, 1, 2 轴
有了轴的概念之后, 我们计算会更加方便, 比如计算一个 2 维数组的平均值, 必须指定是计算哪个方向上面的平均值
那么问题来了: 在前面的知识, 轴在哪里?
回顾 np.arange(0,10).reshape(2,5), reshape 中 2 表示 轴长度 ( 包含数据的条数 ) 为 2,1 轴长度为 5. 2 * 5一共 10 个数据
二维数组的轴
三维数组的轴
文章来源: iamarookie.blog.csdn.net,作者:我是小白呀,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:iamarookie.blog.csdn.net/article/details/109466894
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