在阅读第numpy章上的“Python for data analysis”时,会遇到这样一个示例
#+BEGIN_SRC ipython :session my :export both :results output
arr = np.random.randn(5, 4)
print(arr)
#+END_SRC
#+RESULTS:
: [[-1.20142965 -0.65152972 2.04732169 -2.27351496]
: [ 1.0054648 -1.75728785 0.00923428 -0.65533187]
: [-2.1108598 -0.92347845 0.46443361 -0.48219059]
: [ 0.77617699 0.40242098 1.09411003 -0.6431827 ]
: [-0.59485821 1.22890193 -0.7498006 0.93518233]]
它说明了
像mean和sum这样的
函数接受一个可选的轴参数,该参数计算给定轴上的统计信息,从而得到一个维数更少的数组:
#+BEGIN_SRC ipython :session my :export both :results output
print(arr.mean(axis=1))
print(arr.sum(axis=0))
#+END_SRC
#+RESULTS:
: [-0.51978816 -0.34948016 -0.76302381 0.40738132 0.20485636]
: [-2.12550586 -1.70097313 2.86529902 -3.11903779]
然后这本书解释说
在这里,arr.mean(1)表示“计算各列的平均值”,而arr.sum(0)表示“计算各行的总和”。
我认为Mr.McKinnney以相反的方式完美地解释了这一点。
arr.sum(0)表示计算跨列的行
arr.mean(1)表示在列或垂直方向上向下表示行。
我的理解有问题吗?
https://stackoverflow.com/questions/56745497
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