numpy.apply_over_axes¶
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numpy.
apply_over_axes
(func, a, axes)[source]¶ 在多个轴上重复应用一个函数。
func被称为res = func(a,axis),其中轴是轴的第一个元素。函数调用的结果res必须具有与a相同的维或一个更小的维。如果res的尺寸小于a,则在轴之前插入尺寸。然后对轴中的每个轴重复对func的调用,res作为第一个参数。
参数: func:function
此函数必须带有两个参数,func(a,axis)。
a:array_like
输入数组。
axes:array_like
应用func的轴;元素必须是整数。
返回: apply_over_axis:ndarray
输出数组。尺寸的数量与a相同,但形状可以不同。这取决于func是否改变其输出相对于其输入的形状。
也可以看看
apply_along_axis
- 沿给定轴向数组的1-D切片应用函数。
笔记
这个函数相当于tuple轴参数,可重排序的ufuncs和keepdims = True。ufuncs的元组轴参数自版本1.7.0起已可用。
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]]])
在轴0和2上求和。结果具有与原始数组相同的维数:
>>> np.apply_over_axes(np.sum, a, [0,2]) array([[[ 60], [ 92], [124]]])
ufuncs的元组轴参数是等价的:
>>> np.sum(a, axis=(0,2), keepdims=True) array([[[ 60], [ 92], [124]]])