vault backup: 2023-12-14 16:25:50
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16
.obsidian/workspace.json
vendored
16
.obsidian/workspace.json
vendored
@@ -41,7 +41,7 @@
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|
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"file": "01. 個人/01. Daily/2023-12-14(週四).md",
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}
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],
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"lastOpenFiles": [
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"01. 個人/01. Daily/2023-12-13(週三).md",
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||||
"01. 個人/01. Daily/2023-12-14(週四).md",
|
||||
"00. Inbox/numpy axis 運算.md",
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||||
"01. 個人/01. Daily/2023-12-13(週三).md",
|
||||
"01. 個人/01. Daily/2023-12-12(週二).md",
|
||||
"01. 個人/01. Daily/2023/2023年度目標.md",
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||||
"00. Inbox/EFT 配息時間.md",
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||||
@@ -243,7 +244,6 @@
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||||
"01. 個人/01. Daily/2023/11/2023-11-29(週三).md",
|
||||
"01. 個人/01. Daily/2023/11/2023-11-26(週日).md",
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||||
"03. 專注Study/C++/chrono.md",
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||||
"00. Inbox/01. TODO.md",
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||||
"01. 個人/01. Daily/2023/10",
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||||
"00. Inbox/vc-fwUpdate code trace(Meetup).canvas",
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||||
"01. 個人/01. Daily/2023/09",
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119
00. Inbox/numpy axis 運算.md
Normal file
119
00. Inbox/numpy axis 運算.md
Normal file
@@ -0,0 +1,119 @@
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numpy有很多運算都可以指定axis，例如`x.sum(axis=0)`或是`x.max(axis=0)`之類。
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axis在2軸（像是 `[[1, 2], [3, 4]]`） 可以理解成x方向或是y方向。但是在更多軸的情況下就很難這樣理解了。
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我的理解方式是把axis當作「第幾層」。例如`x.sum(axis=0)`就是把「第0層」之下的東西都加起來，例如說有一個array `a`長這樣：
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```python
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array([[[1. , 2. , 3. ],
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||||
[4. , 5. , 6. ],
|
||||
[7. , 8. , 9. ]],
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||||
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||||
[[0.1, 0.2, 0.3],
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||||
[0.4, 0.5, 0.6],
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||||
[0.7, 0.8, 0.9]]])
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```
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## axis=0
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那麼`np.sum(a, axis=0)`就是把「第0層」之下的東西都加起來，`a`的shape是(2, 3, 3)，所以第0層之下就是**有2個3x3的array**，也就是
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```python
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[[1. , 2. , 3. ],
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||||
[4. , 5. , 6. ],
|
||||
[7. , 8. , 9. ]]
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```
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||||
與
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||||
```python
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[[0.1, 0.2, 0.3],
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||||
[0.4, 0.5, 0.6],
|
||||
[0.7, 0.8, 0.9]]
|
||||
```
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||||
要加起來也就是：
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||||
```python
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||||
np.array([[1. , 2. , 3. ],
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||||
[4. , 5. , 6. ],
|
||||
[7. , 8. , 9. ]]) +
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||||
np.array([[0.1, 0.2, 0.3],
|
||||
[0.4, 0.5, 0.6],
|
||||
[0.7, 0.8, 0.9]])
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```
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答案跟`np.sum(a, axis=0)`是一樣的。
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## axis=1
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那麼`np.sum(a, axis=1)`呢？也就是把「第1層」之下的東西都加起來，`a`的shape是(2, 3, 3)，所以「第1層」有2個，分別是
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||||
```python
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||||
[[1. , 2. , 3. ],
|
||||
[4. , 5. , 6. ],
|
||||
[7. , 8. , 9. ]]
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```
|
||||
與
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||||
```python
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||||
[[0.1, 0.2, 0.3],
|
||||
[0.4, 0.5, 0.6],
|
||||
[0.7, 0.8, 0.9]]
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||||
```
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這2個各自會產生各自的結果，先看第一個。我們要把「第1層」之下的東西都加起來，「第1層」之下的東西就是：
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```python
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||||
[1. , 2. , 3. ],
|
||||
[4. , 5. , 6. ],
|
||||
[7. , 8. , 9. ]
|
||||
```
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||||
我要把他們加起來，也就是`[1. , 2. , 3. ] + [4. , 5. , 6. ] + [7. , 8. , 9. ] = [12., 15., 18.]`
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||||
再看第二個，我們要把「第1層」之下的東西都加起來，「第1層」之下的東西就是：
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||||
```python
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[0.1, 0.2, 0.3],
|
||||
[0.4, 0.5, 0.6],
|
||||
[0.7, 0.8, 0.9]
|
||||
```
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||||
我要把他們加起來，也就是`[0.1, 0.2, 0.3] + [0.4, 0.5, 0.6] + [0.7, 0.8, 0.9] = [1.2, 1.5, 1.8]`
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||||
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||||
所以`np.sum(a, axis=1)`的答案就是：
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||||
```python
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||||
[[12., 15., 18.],
|
||||
[1.2, 1.5, 1.8]]
|
||||
```
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||||
## axis=2
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||||
那麼`np.sum(a, axis=2)`呢？也就是把「第1層」之下的東西都加起來，`a`的shape是(2, 3, 3)，所以「第1層」有2個，分別是
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||||
```python
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||||
[[1. , 2. , 3. ],
|
||||
[4. , 5. , 6. ],
|
||||
[7. , 8. , 9. ]]
|
||||
```
|
||||
與
|
||||
```python
|
||||
[[0.1, 0.2, 0.3],
|
||||
[0.4, 0.5, 0.6],
|
||||
[0.7, 0.8, 0.9]]
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||||
```
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||||
而這2個第1層又各自有3個的第2層，分別是：
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||||
```python
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[
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[1. , 2. , 3. ] <-- 裡面要加起來
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||||
[4. , 5. , 6. ] <-- 裡面要加起來
|
||||
[7. , 8. , 9. ] <-- 裡面要加起來
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||||
],
|
||||
[
|
||||
[0.1, 0.2, 0.3] <-- 裡面要加起來
|
||||
[0.4, 0.5, 0.6] <-- 裡面要加起來
|
||||
[0.7, 0.8, 0.9] <-- 裡面要加起來
|
||||
]
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||||
```
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總共有6個，加起來之後就變成：
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```python
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[
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[
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[1. , 2. , 3. ] = 6
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||||
[4. , 5. , 6. ] = 15
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||||
[7. , 8. , 9. ] = 24
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],
|
||||
[
|
||||
[0.1, 0.2, 0.3] = 0.6
|
||||
[0.4, 0.5, 0.6] = 1.5
|
||||
[0.7, 0.8, 0.9] = 2.4
|
||||
]
|
||||
]
|
||||
```
|
||||
所以`np.sum(a, axis=2)`的答案就是：
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||||
```python
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[[ 6. , 15. , 24. ],
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[ 0.6, 1.5, 2.4]]
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```
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