numpy中方法参数axis取值理解

首先不要使用什么横纵轴去理解，因为时间长了就忘记了,而且如果a是一个三维数组就没法解释了。

axis等于0时，在shape中表示的是二维数组。那么np.amin(a,0)方法就是求二维数组对应元素的最小值，最终的结果的shape 正好是3个一维数组，一个一维数组是4个元素

[ axis = 0[ axis = 1[ axis = 2[]  axis = 3] ]
]

import numpy as np
data = np.array(np.arange(24))
data = data.reshape((2,3,4))
print(data)
print(np.sum(data))
print(np.max(data))
print("最外层max：\n", np.max(data, axis = 0))
print("中间层max：\n", np.max(data, axis = 1))
print("最内层max：\n", np.max(data, axis = 2))print("最外层sum：\n", np.sum(data, axis = 0))
print("中间层sum：\n", np.sum(data, axis = 1))
print("最内层sum：\n", np.sum(data, axis = 2))#####################################################
### 输出
#####################################################
276
23[[[ 0  1  2  3][ 4  5  6  7][ 8  9 10 11]][[12 13 14 15][16 17 18 19][20 21 22 23]]]
最外层max：[[12 13 14 15][16 17 18 19][20 21 22 23]]
中间层max：[[ 8  9 10 11][20 21 22 23]]
最内层max：[[ 3  7 11][15 19 23]]
最外层sum：[[12 14 16 18][20 22 24 26][28 30 32 34]]
中间层sum：[[12 15 18 21][48 51 54 57]]
最内层sum：[[ 6 22 38][54 70 86]]
############################################################

解释

当array为 3 维（2，3，4）时，
np.max(data, axis=0) 中axis=0代表
最外层 [ ] 符号中包含的元素（二维array）进行最大值比较

参考

简书

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