numpy基础—numpy的轴

0轴是行，1轴是列，2轴是纵深
数组的shape维度是（4,3,2），元组的索引为 [ 0,1,2 ]
假设维度是（2，3），元组的索引为[0,1]
假设维度是（4，）元组的索引为[0]

总结：凡是提到轴，先看数组的维度，有几维就有几个轴

沿轴切片

import numpy as np
a = np.array([ [1,2,3] , [4,5,6] , [7,8,9] ])
print(a[:2])   #表示切取0轴上的索引[0]和索引[1]

[[1 2 3]
[4 5 6]]

import numpy as np
a = np.array([ [1,2,3] , [4,5,6] , [7,8,9] ])
print(a[:2,1:]) #:2表示切取0轴上的索引[0]和索引[1],1:表示切取1维（1轴）上的索引[1]     和索引[2]

[[2 3]
[5 6]]

transpose方法【行列转置】

import numpy as np
a = np.arange(20).reshape(4,5)
print(a)
print(a.transpose())

[[ 0 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]]
------------------------------
[[ 0 5 10 15]
[ 1 6 11 16]
[ 2 7 12 17]
[ 3 8 13 18]
[ 4 9 14 19]]
swapaxes方法【轴转置】

import numpy as np
a = np.arange(20).reshape(4,5)
print(a)
print('-'*30)
print(a.swapaxes(1,0))   #将0轴1轴互换

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

numpy 轴:

numpy中轴的理解与计算 - 灰信网（软件开发博客聚合）

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