python中size的用法.dim_对于numpy中的函数的参数dim的一点理解

对于numpy中的函数的参数dim的一点理解

经常被dim参数搞混。试着总结了一下。记忆瞬间清晰了

以.max(dim)方法为例：

>>> import numpy as np

>>> a = np.random.randint(1, 100, [2, 3, 4])

>>> a

array([[[26, 36, 31, 21],

[74, 59, 79, 32],

[77, 94, 81, 32]],

[[72, 76, 85, 93],

[66, 34, 80, 12],

[99, 17, 98, 23]]])

>>> for i in range(3):

... print(a.max(i))

...

[[72 76 85 93]

[74 59 80 32]

[99 94 98 32]]

[[77 94 81 32]

[99 76 98 93]]

[[36 79 94]

[93 80 99]]

可以见得：

ａ是一个2x3x4的三维矩阵。

当a.max(0)时，max则在维度大小为２的方向上进行操作，所以

a.max(0)就是：

[[72 76 85 93]

[74 59 80 32]

[99 94 98 32]]

一个　１x３x４的矩阵。

以此类推，a.max(1)就是在维度大小为３的方向上进行操作

a.max(i)就是：

[[77 94 81 32]

[99 76 98 93]]

一个　１ｘ２ｘ４的矩阵。

由此很容易发现。

.max(dim)中的dim，并不是ａ上的维度。而是指ａ的shape上的顺序(可以这么理解)，ａ的shape是２ｘ３ｘ４，也就是[2, 3, 4]。故可以这样一一对应以来。

而不用死记硬背那些０是对列操作还是对行操作了

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