标签：相加 元素 括号 理解 np array Axis axis
Axis理解
之前的课程中，为了方便大家理解，我们说axis=0代表的是行，axis=1代表的是列。但其实不是这么简单理解的。这里我们专门用一节来解释一下这个axis轴的概念。
简单来说， 最外面的括号代表着 axis=0，依次往里的括号对应的 axis 的计数就依次加 1。什么意思呢？下面再来解释一下。
最外面的括号就是axis=0，里面两个子括号axis=1。
操作方式：如果指定轴进行相关的操作，那么他会使用轴下的每个直接子元素的第0个，第1个，第2个...分别进行相关的操作。
现在我们用刚刚理解的方式来做几个操作。比如现在有一个二维的数组：
x = np.array([[0,1],[2,3]])
-
求
x数组在axis=0和axis=1两种情况下的和：>>> x.sum(axis=0) array([2, 4])为什么得到的是[2,4]呢，原因是我们按照
axis=0的方式进行相加，那么就会把最外面轴下的所有直接子元素中的第0个位置进行相加，第1个位置进行相加...依此类推，得到的就是0+2以及2+3，然后进行相加，得到的结果就是[2,4]。>>> x.sum(axis=1) array([1, 5])因为我们按照
axis=1的方式进行相加，那么就会把轴为1里面的元素拿出来进行求和，得到的就是0,1，进行相加为1，以及2,3进行相加为5，所以最终结果就是[1,5]了。 -
用
np.max求axis=0和axis=1两种情况下的最大值：
>>> np.random.seed(100)
>>> x = np.random.randint(0,10,size=(3,5))
>>> x.max(axis=0)
array([8, 8, 3, 7, 8])
因为我们是按照axis=0进行求最大值，那么就会在最外面轴里面找直接子元素，然后将每个子元素的第0个值放在一起求最大值，将第1个值放在一起求最大值，以此类推。而如果axis=1，那么就是拿到每个直接子元素，然后求每个子元素中的最大值：
>>> x.max(axis=1)
array([8, 5, 8])
-
用
np.delete在axis=0和axis=1两种情况下删除元素：>>> np.delete(x,0,axis=0) array([[2, 3]])np.delete是个例外。我们按照axis=0的方式进行删除，那么他会首先找到最外面的括号下的直接子元素中的第0个，然后删掉，剩下最后一行的数据。>>> np.delete(x,0,axis=1) array([[1], [3]])同理，如果我们按照
axis=1进行删除，那么会把第一列的数据删掉。
三维以上数组：
按照之前的理论，如果以上数组按照axis=0的方式进行相加，得到的结果如下：
如果是按照axis=1的方式进行相加，得到的结果如下：
总结：
1、最外面的括号代表着 axis=0，依次往里的括号对应的 axis 的计数就依次加 1
2、操作方式：如果指定轴进行相关的操作，那么他会使用轴下的每个直接子元素的第0个，第1个，第2个...分别进行相关的操作。
3、 np.delete，是直接删除指定轴下的第几个直接子元素。
标签：相加,元素,括号,理解,np,array,Axis,axis 来源： https://www.cnblogs.com/lipinbigdata/p/15647657.html
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