[Numpy] axis이해하기

axis 이해하기

• 몇몇 함수에는 axis keyword 파라미터가 존재
• axis값이 없는 경우에는 전체 데이터에 대해 적용
• axis값이 있는 경우에는, 해당 axis를 따라서 연산 적용

• axis를 파라미터로 갖는 함수를 이용하기

• 거의 대부분의 연산 함수들이 axis 파라미터를 사용
• 이 경우, 해당 값이 주어졌을 때, 해당 axis를 따라서 연산이 적용
  • 따라서 결과는 해당 axis가 제외된 나머지 차원의 데이터만 남게 됨
• 예) np.sum, np.mean, np.any 등등

• axis의 순서

• axis는 열의 증가방향이 기준이라고 생각하면 된다. 1차원일때는 열의 증가방향박에 없고 2차원 행렬일 경우 열의 증가방향의 axis=1, 행의 증가방향이 axis=2 삼차원 텐서의 경우 열의 증가방향이 axis=2. 행의증가뱡향 axis=1, 깊이의 증가방향 axis=0. 즉, 차원이 하나씩 증가할수록 열의 증가방향에 대한 axis값이 1씩 증가한다고 생각하면 된다.

• 행렬에 적용하기

import numpy as np

y = np.arange(9).reshape(3, 3)
print(y)

[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]]

np.sum(y, axis=0) #행의 증가방향 기준으로 연산

array([ 9, 12, 15])

np.sum(y, axis=1) #열의 증가반향 기준으로 연산

array([ 3, 12, 21])

• 3차원 텐서에 적용하기

z = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)
print(z)

[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]

np.sum(z, axis=0) #깊이의 증가방향으로 계산 (2, 3, 4) shape에서 axis0번째인 2가 없어지고 3x4행렬이 결과값

array([[12, 14, 16, 18],
       [20, 22, 24, 26],
       [28, 30, 32, 34]])

np.sum(z, axis=1) #행의 증가방향으로 계산 (2, 3, 4) shape 에서 axis1번째인 3이 없어지고 2x4 행렬이 결과값

array([[12, 15, 18, 21],
       [48, 51, 54, 57]])

np.sum(z, axis=2) #열의 증가방향으로 계산 (2, 3, 4) shape 에서 axis2번째인 4가 없어지도 2x3 행렬이 결과값

array([[ 6, 22, 38],
       [54, 70, 86]])

• axis의 값이 튜플일 경우

• 해당 튜플에 명시된 모든 axis에 대해서 연산

np.sum(z, axis=(0, 1)) #깊이의 증가방향으로 연산을 한것을 다시 행의 증가방향으로 계산한것!

array([60, 66, 72, 78])