NumPy 库中的聚合函数（如 np.sum, np.mean, np.max, np.min 等）在处理多维数组时，axis 参数扮演着至关重要的角色。它决定了聚合操作沿着哪个或哪些维度进行，从而影响计算结果的形状和含义。
理解 axis 的本质
- 维度索引：
- 在 NumPy 中，多维数组的每个维度都有一个索引，从 0 开始。
axis参数就是用来指定这些维度索引的。
- 操作方向：
- 指定
axis=n，意味着聚合操作将沿着第n个维度进行。 - 可以理解为“压缩”或“折叠”指定的维度。
- 指定
axis 与维度变换
为了更好的理解axis对维度变换的影响，可以举例说明：
- 二维数组：
- 对于二维数组（矩阵），
axis=0表示沿着行的方向进行操作（即对每一列进行聚合），axis=1表示沿着列的方向进行操作（即对每一行进行聚合）。 - 举例：
- 假设有一个形状为 (3, 4) 的二维数组。
np.sum(array, axis=0)的结果形状为 (4,)，即每一列的和。np.sum(array, axis=1)的结果形状为 (3,)，即每一行的和。
- 对于二维数组（矩阵），
- 三维及更高维数组：
- 对于更高维的数组，
axis的作用类似，它指定了要进行聚合的维度。 - 理解方法：
axis的值等于几，就代表沿着第几个维度进行聚合，聚合之后这个维度就会消失。- 例如三维数组(2,3,4),axis=0,那么得到(3,4)的数组，axis=1,得到(2,4)的数组，axis=2,得到(2,3)的数组。
- 对于更高维的数组，
总结
axis参数决定了聚合操作的方向。- 指定
axis后，相应的维度会在计算结果中被“消除”。 - 理解
axis的关键在于将其与数组的维度索引联系起来。
希望以上解释能够帮助你更好地理解 NumPy 聚合函数中 axis 参数的意义。