小白都能看懂的numpy与pandas中axis解释

2024-04-16 15:55:17

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1.axis参数

在numpy与pandas，以及各种涉及到数值计算的类库中，都会有axis这个参数。这个参数非常重要，初学者理解起来比较困难，如果按二维矩阵中行列的概念去理解会比较难理解。今天咱们用另外一种角度去理解axis参数，比较清晰更容易理解。

2.二维的情况

先看一个例子

data = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]], columns=['c1', 'c2', 'c3', 'c4'], dtype=int)

这个dataframe为

   c1  c2  c3  c4
0   1   1   1   1
1   2   2   2   2
2   3   3   3   3

print data.mean(axis=0)

沿着axis=0的方向求平均值，最终的结果是

c1    2.0
c2    2.0
c3    2.0
c4    2.0

如果沿着axis=1的方向球平均值，最终结果为

0    1.0
1    2.0
2    3.0

原始数组的维度为3*4。axis=0，相当于是拿掉外层的括号，消灭了"行"的维度，然后对第一列，第二列，第三列，第四列各自求平均。最后求平均值的结果就是消灭了最外层的维度，也就是3这个维度，剩下的结果是一个4维的向量。

同理，如果 axis=1，相当于拿掉的是里层的括号，消灭了"列"的维度，然后对每一行各自求平均。最后的结果就是消灭了里层的维度，也就是4这个维度，剩下的结果是一个3维的向量。

print data.drop('c4', axis=1)

上面drop的逻辑，同理是沿着内层的括号进行操作。最终是内层的维度被drop掉了一列，得到一个3*3的矩阵，结果如下

   c1  c2  c3
0   1   1   1
1   2   2   2
2   3   3   3

3.多维情况

再看一个多维的情况

data = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)

[[[ 0  1  2  3][ 4  5  6  7][ 8  9 10 11]][[12 13 14 15][16 17 18 19][20 21 22 23]]]

这个多维数组的维度是2∗3∗42*3*42∗3∗4，同样我们来做一下求平均操作

print data.mean(axis=0)

按照上面的理解， axis=0是最外层的括号。最终得到的结果维度为3*4。

[[ 6.  7.  8.  9.][10. 11. 12. 13.][14. 15. 16. 17.]]

具体的计算逻辑为：我们要消灭的维度为2，所以参与计算的元素是两个，比如6这个值，是0与12求平均的结果，结果矩阵b中b[0][0]是a[0][0][0]与a[1][0][0]求平均的结果！

print data.mean(axis=1)

要消灭的维度为3，参与计算的元素是3个，最后的结果是2*4。

[[ 4.  5.  6.  7.][16. 17. 18. 19.]]

结果矩阵b[0][0]是a[0][0][0]+a[0][1][0]+a[0][2][0]平均的结果

print data.mean(axis=2)

结果如下

[[ 1.5  5.5  9.5][13.5 17.5 21.5]]

具体分析过程与前面类似，就不再重复。

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