怎样理解numpy中的axis?

在使用numpy的过程中,会遇到一个“axis”的概念,“axis”通常被称为“轴”,由于比较抽象,所以一直会搞混。平时处理的都是二维的数据,所以大多数场景下使用的时死记硬背。把axis=1记作行,把axis=0记作列。(在pandas中,针对二维数据可以将axis=1写成axis=’columns’,将axis=0写成axis=’rows’。)

针对axis的另外的记忆方式是与np.shape()结合在一起。Shape元组对应的下标及为“轴”。shape 中的各个数就是对应 axis 的元素个数。

另外一种比较好理解的记忆方式是将轴数记忆为中括号的嵌套深度,最外层的为0,每增加一层加1,如:

二维数据:

三维数据:

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