numpy.
apply_over_axes
在多个轴上重复应用函数。
func 称为 res = func(a, axis) 在哪里 axis 是的第一个元素 axes . 结果 res 函数调用的维度必须与 a 或者少一个维度。如果 res 尺寸比 a ,在前面插入尺寸 axis . 呼唤 func 然后对中的每个轴重复 axes 用 res 作为第一个论点。
此函数必须采用两个参数, func(a, axis) .
输入数组。
轴在哪个轴上 func 应用;元素必须是整数。
输出数组。尺寸数量与 a 但形状可能不同。这取决于 func 更改其输出相对于其输入的形状。
参见
apply_along_axis
沿给定轴将函数应用于数组的一维切片。
笔记
此函数等价于keepdims=true的可重排序ufunc的元组轴参数。从1.7.0版开始,UFUNC的元组轴参数就可用了。
实例
>>> a = np.arange(24).reshape(2,3,4) >>> a 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]]])
对轴0和2求和。结果的维数与原始数组的维数相同:
>>> np.apply_over_axes(np.sum, a, [0,2]) array([[[ 60], [ 92], [124]]])
UFUNC的元组轴参数等效:
>>> np.sum(a, axis=(0,2), keepdims=True) array([[[ 60], [ 92], [124]]])