numpy.max() , sum()

也是之前没有好好研究过多维的情况：

demo:

>>>a = np.array(range(0,12))
>>>b = a.reshape((3,4))
>>>b
array([[ 0,  1,  2,  3],[ 4,  5,  6,  7],[ 8,  9, 10, 11]])
>>> np.max(b)  #max number
11
>>> np.max(b, axis=0)   #看结果是取出最大的一行
array([ 8,  9, 10, 11])
>>> np.max(b, axis=1) #看结果是取出最大的一列
array([ 3,  7, 11])下面我们把数据改一下，看看是这个结果是怎么出来的，是每一行去最大的数，还是取每一行求和最大的数
>>> b = np.array([[0, 10, 30, 3],[4, 5, 6, 7],[8, 9, 10, 11]])
>>> np.max(b, axis=0)
array([ 8, 10, 30, 11])
>>> np.max(b, axis=1)
array([30,  7, 11])
＃事实上：结果是每一行取出最大的那一个数（axis=1）,每一列取出最大的数（axis=0）

demo2: sum()

>>> a=[[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3]]
>>> import numpy as np
>>> a =  np.array(a)
>>> a
array([[1, 1, 1, 1],[2, 2, 2, 2],[3, 3, 3, 3]])
>>> np.sum(a, axis=0)  #往x轴上投影
array([6, 6, 6, 6])
>>> np.sum(a, axis=1) ＃#往y轴上投影
array([ 4,  8, 12])

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