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原创
2022-01-17 16:37:45
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axis的作用即如何理解numpy是python进行科学计算必不可少的模块，随着深度学习越来越火，numpy也越来越流行。了解numpy的人知道，在numpy中，有很多的函数都涉及到axis，很多函数根据axis的取值不同，得到的结果也完全不同。可以说，axis让numpy的多维数组变的更加灵活，但也让numpy变得越发难以理解。这里通过详细的例子来学习下，axis到底是什么，它在nump
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2021-05-07 18:04:57
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初接触axis确实感到非常厉害，但又有点难以理解，
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2022-10-31 17:18:54
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文章目录浅谈NumPy中的维度Axis二维数组的列子多维数组版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明原文出处！写作时间：2
原创
2022-08-01 11:57:32
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一维数组中axis=0很特殊，是沿着行的轴。二维数组中axis=0是沿着列向下的轴。axis=1是沿着行向右的轴。多维数组中 axis=0是维度，axis=1是沿着列向下的轴，axis=2是沿着行向右的轴。axis=-1是哪个轴？“axis=-1”在Numpy中指“倒数第一个轴”，即最后一个轴！
原创
2023-02-25 11:36:19
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针对numpy中经常看到axis这个参数。这里对axis这个参数的学习做个记录。本文章以numpy.mean()函数为例一、numpy.mea
原创
2022-04-07 18:26:24
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TensorFlow中有很多函数涉及到axis，比如tf.reduce_mean(),其函数原型如下：def reduce_mean(input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices...
原创
2021-09-07 09:47:30
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TensorFlow中有很多函数涉及到axis，比如tf.reduce_mean(),其函数原型如下：def reduce_mean(input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices...
原创
2022-01-24 11:26:35
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import numpy as np X = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) print np.mean(X, axis=0, keepdims=True) print np.mean(X, axis=1, keepdims=True) 结果是分别是 [[ 1.
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2017-03-03 11:14:00
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对NumPy中axis参数的理解 NumPy是用Python进行数据分析时不可缺少的数值计算包，而axis参数经常出现在这个包中的许多方法中。 先看一个例子： In [54]: arr = np.random.randn(5,4) In [55]: arr.sum(axis=0) Out[55]: ...
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2021-10-04 09:57:00
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[python] numpy axis概念整理筆記 整理一下numpy和pandas中 axis(軸)的概念 以一個3x3 numpy array當做範例 ndarray = numpy.arange(1,10).reshape(3,3) [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8,
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2021-07-09 10:49:35
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[python] numpy axis概念整理筆記 整理一下numpy和pandas中 axis(軸)的概念 以一個3x3 numpy array當做範例 ndarray = numpy.arange(1,10).reshape(3,3) [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8,
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2021-07-09 10:50:09
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1、关于axis轴的说明思考：给你一个三维数组，你知道如何设置axis轴的值吗？下面这张图展示的结果你知道怎么来的吗？这些疑问都会在文中给你一一解答。2、什么是维度？举例说明3、什么是高维，什么是低维？4、二维结构数据的坐标展示5、axis=0 与 axis=1的含义6、关于三维数组axis设置1）案例说明x = np.arange(8).reshape(2, 2, 2)display(x)dis
原创
2021-04-11 15:41:53
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numpy中的mean和std中axis的使用numpy中的mean和std中axis的使用numpy中的mean和std中axis的使用
原创
2021-08-02 14:10:27
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深入理解axis参数的含义
原创
2022-11-12 00:48:27
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1 import numpy as np 2 np.random.seed(123) 3 a = np.random.randint(0,5,[3,3,2]) 4 print(a) 5 6 print(a[-1,:,:]) # -1 就是 2 7 #Output： 8 9 [[[2 4] 10 [2
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2019-11-20 11:33:00
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不愧是清华大佬！把Python数据分析讲得如此简单明了！从入门到精通保姆级教程（建议收藏）_哔哩哔哩_bilibili 课堂笔记 一、 可以通俗的理解为=0时为列，=1时为行。 ...
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2021-11-03 15:13:00
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1、关于axis轴的说明2、什么是维度？举例说明3、什么是高维，什么是低维？4、二维结构数据的坐标展示5、axis=0 与 axis=1的含义
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2022-08-02 10:51:16
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【语法】RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause ) dense_RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause ) 【功能】聚合函数RANK 和 dense_r
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2019-07-02 10:29:00
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同个人博客网站 : www.serendipper-x.cn ??第一部分是PyTorch中有关Tensor的一些基本用法，因为之前并没有系统学习过PyTorch，所以现在看书的同时慢慢学习PyTorch的知识第二部分是原书的知识和一些自己的理解一、PyTorch 中的Tensor1.1 Tensor的创建1.2 Tensor的数据类型1.2.1 torch.FloatTensor1.2.2 to
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2023-08-01 20:12:38
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