Python numpy apply_over_axes用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.apply_over_axes 的用法。

用法:

numpy.apply_over_axes(func, a, axes)

在多個軸上重複應用一個函數。

func 被稱為 res = func(a, axis)，其中axis是軸的第一個元素。函數調用的結果 res 必須具有與 a 相同的維度或少一維。如果 res 比 a 少一個維度，則在軸之前插入一個維度。然後對軸中的每個軸重複對 func 的調用，並將 res 作為第一個參數。

參數：

func： 函數

這個函數必須有兩個參數，func(a,axis)。

a： array_like

輸入數組。

axes： array_like

應用 func 的軸；元素必須是整數。

返回：

apply_over_axis： ndarray

輸出數組。維數與a相同，但形狀可以不同。這取決於 func 是否改變其輸出相對於其輸入的形狀。

注意：

此函數等效於 keepdims=True 的可重新排序 ufunc 的元組軸參數。 ufunc 的元組軸參數從 1.7.0 版開始可用。

例子：

>>> 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]]])

在軸 0 和 2 上求和。結果與原始數組的維數相同：

>>> np.apply_over_axes(np.sum, a, [0,2])
array([[[ 60],
        [ 92],
        [124]]])

ufunc 的元組軸參數是等價的：

>>> np.sum(a, axis=(0,2), keepdims=True)
array([[[ 60],
        [ 92],
        [124]]])