在python中對多維矩陣進(jìn)行操作時，往往要指定操作的維度，一般用0，1，-1這樣的數(shù)字表示矩陣的某一維度。二維矩陣還是好分辨數(shù)字表示的維度的，但對于三維矩陣或更高維度的矩陣就不好分辨了。這里只說明三維矩陣的三個維度怎么分辨。
以一個三維矩陣按不同維度求和為例
a=range(27)
a=np.array(a)
a=np.reshape(a,[3,3,3])矩陣a的輸出：
[[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]
[ 6 7 8]]
[[ 9 10 11]
[12 13 14]
[15 16 17]]
[[18 19 20]
[21 22 23]
[24 25 26]]]?請記住下面這個圖圖，可以將各個維度求和操作對應(yīng)到這張圖
第-1個維度與第2個維度是一樣的，第-1個維度實際是指最后一個維度。
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-542941.html
1、aa=np.sum(a,0)的輸出：
# axis = 0 維度的輸出，第一個維度，把三維數(shù)組想象成一個長(正)方體
# 第一個維度相當(dāng)于長方體的 寬 那個維度，對應(yīng)位置元素相加
[[27 30 33]
[36 39 42]
[45 48 51]]2、bb=np.sum(a,1)的輸出：
# axis = 1 維度的輸出，第二個維度(列)，對于每個二維數(shù)組，求每列元素的和
[[ 9 12 15]
[36 39 42]
[63 66 69]]? 3、cc=np.sum(a,2)的輸出：
# axis = 2 維度的輸出，是最后一個維度(行)，和-1指的是同一個維度
# 對于每個二維數(shù)組，每行元素求和
[[ 3 12 21]
[30 39 48]
[57 66 75]]?dd=np.sum(a,-1)的輸出：
# axis = -1 維度的輸出
[[ 3 12 21]
[30 39 48]
[57 66 75]]參考原文鏈接：https://www.jb51.net/article/142765.htm?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-542941.html
到了這里，關(guān)于Python多維矩陣的各個維度表示(axis = ......)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
