Numpy _ axis

3차원 Array 생성

• arr( [[ , , , ], [ , , , ]], [[ , , , ], [ , , , ]], [[ , , , ], [ , , , ]])

4 x 2 x 4의 경우

>>> v
array([[[ 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, 27],
        [28, 29, 30, 31]]])

v.sum(axis=0)

>>> res01=v.sum(axis=0) 
>>> res01.shape
(2, 4)
>>> res01
array([[48, 52, 56, 60],
       [64, 68, 72, 76]])

• x축을 기준으로 합치는 연산
• row를 없애는 연산
• array의 가장 외곽의 [ ]를 없애는 연산
  

v.sum(axis=1)

>>> res02=v.sum(axis=1) 
>>> res02.shape
(4, 4)
>>> res02
array([[ 4,  6,  8, 10],
       [20, 22, 24, 26],
       [36, 38, 40, 42],
       [52, 54, 56, 58]])

v.sum(axis=2)

>>> res03=v.sum(axis=2) 
>>> res03.shape
(4, 2)
>>> res03
array([[  6,  22],
       [ 38,  54],
       [ 70,  86],
       [102, 118]])

출처

• http://taewan.kim/post/numpy_sum_axis/