numpy数组的维度、轴及运用详解

1 numpy数组的维度是什么？如何表示数组维度？

1.1 什么是维度？

数组的维度指的是：numpy数组有多少维（维数），每一维含有多少个元素（每个维度的长度）。

例如，下面的代码将创建numpy数组a，它的维数为2，其两个维度的长度分别为2,3。

import numpy as np
a = np.random.random((2, 3))
print(a)

输出结果为：

[[0.84652457 0.03409538 0.31859533]

 [0.19512509 0.05466214 0.57174816]]

1.2 如何表示维度？

用一个元组（tuple）来描述维度。例如，上面示例中的数组a的维度的表示如下：

(2,3)

其中，2表示第1个维度的长度，3表示第2个维度的长度。

这个元组的长度就是数组a的维数（为2），2和3分别表示a的第1个维度和第2个维度的长度。

要访问numpy数组a的维度，代码如下：

a.shape

2 numpy数组的轴(axis)是什么？

2.1 数组的轴的定义

numpy数组的某个轴，指的是：该数组的某个维度的方向，其方向从索引号由底到高。许多numpy方法或函数在调用时，常常需要指定一个关键参数“axis=X”,它表示的是沿哪个轴的方向进行运算（例如，求均值，方差等），这里的X表示的是轴的索引号（axis=0表示轴0，axis=1表示轴1，...,依此类推）。

2.2二维数组的轴如何理解？

以维度为(2,3)的二维数组为例：它有2个维度，因此，它的轴有2个，分别为轴0（轴的长度为2）、轴1（轴的长度为3），这个数组的轴的示意图如图 1所示。

图 1 数组的轴的理解示意图

2.3 三维数组的轴如何理解？

以维度为(3,4,5)的三维数组为例：它有3个维度，因此，它的轴有3个，即：“轴0”、“轴1”、“轴2”。

从轴0上看，该数组包含3个元素，进入到轴0中的任何1个元素的空间中，可以看到，这个元素又包含两个轴，对应于三维数组的轴1和轴2.

3. 数组的轴的应用

3.1 应用1：简单数组统计

沿轴1方向求轴0上每一个元素的均值：

a.mean(axis=1)

沿轴0方向求轴1上每一个元素的均值：

a.mean(axis=0)

可见，a.mean中的axis=x表示沿轴x的方向，求剩余的轴上的每一个元素的均值。其结果的维度肯定是剩余轴构成的维度。

3.2 应用2：图像批处理

求一批RGB图像（N个图像，每个图像高度和宽度都为H和W）的每一个通道的平均值。

第1步：如何表示这一批图像？

一幅RGB图像的1个通道的数据可表示为一个(H,W)的数组，现在有3个通道，因此，一幅RGB图像可以用维度为(3,H,W)的数组来表示，而N幅图像则可以用维度为(N,3,H,W)的数组来表示。因此，首先，将这批图像放入一个维度为：

(N,3,H,W)的数组A进行存储。

第2步：如何分别求这一批图像的3个通道的均值？

在维度为（N,3,H,W）数组中，通道对应的轴为“轴1”，求3个通道的均值，就是沿除 “轴1”以外的其他所有轴的方向求“轴1”的每一个元素的均值，代码如下：

A.mean(axis=(0,2,3))

到此这篇关于numpy数组的维度、轴及运用详解的文章就介绍到这了,更多相关数组的维度和轴内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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