[Python知识库]对numpy中的axis（轴）的理解、rollaxis()与swapaxes()函数的比较

一、

在理解这两个函数之前,首先要理解numpy数组的轴

轴(axis)是数组中维的标志,用维来解释的话过于抽象了,我们可以通过一个实例来说明

有一个 2 * 2 的二维数组：

1. 运行代码求二维数组最大值

import numpy as np
a = np.arange(4).reshape(2, 2)
print(a.max(axis=0))
print(a.max(axis=1))
# 打印结果
# [2, 3]
# [1, 3]

1.1 对于axis=0

0(0,0) 和 2(1,0) 比，得2。
1(0,1) 和 3(1,1) 比，得3。

1.2 对于axis=1，同理可得。

可以总结为一句话：设axis=i，则numpy沿着第i个下标变化的方向进行操作。

2. 再对三维的进行操作

2.1 数组的表示

0(000) 1(001) 	
2(010) 3(011)

4(100) 5(101)
6(110) 7(111)

import numpy as np
a = np.arange(8).reshape(2, 2, 2)
print("axis=0")
print(a.max(axis=0))
print("axis=1")
print(a.max(axis=1))
print("axis=2")
print(a.max(axis=2))
''' 
axis=0
[[4 5]
 [6 7]]
axis=1
[[2 3]
 [6 7]]
axis=2
[[1 3]
 [5 7]]
'''

为什么这里的结果是二维数组？
沿着一个axis取max，相当于把这个axis消掉了
原来的shape：(2,2,2) 变成了(2,2)

如果
a.shape = (3,4,5)
a.max(axis=0).shape 就是(4,5)

2.2 axis=0

(000) -> (100),(001) -> (101) ..............

二、

1. rollaxis函数

这个函数有三个参数

numpy.rollaxis(arr, axis, start)

arr：输入数组
axis：要向后滚动的轴，其它轴的相对位置不会改变
start：默认为零，表示完整的滚动。会滚动到特定位置

就是把 axis 放到 start 之前，把其他的往后面挤

运行代码:

import numpy as np
#a为 3 * 4 * 5 * 6 的四维的全为1的数组
a = np.ones((3,4,5,6))
print(a.shape)
print(np.rollaxis(a,3,1).shape)
print(np.rollaxis(a,2).shape)
print(np.rollaxis(a,1,4).shape)

结果：

(3, 4, 5, 6) ------ 原
(3, 6, 4, 5) ------ 把第四个轴，放到第二个轴之前，其余的往后
(5, 3, 4, 6) ------ 把第三个轴，放到第一个轴之前，其余的往后
(3, 5, 6, 4) ------ 把第二个轴，放到第五个轴之前（没有第五个轴，也就是放到最后）
start < n+1, n为维度，上面的n为4，

2. swapaxes函数

numpy.swapaxes(arr, axis1, axis2)是交换,将axis1和axis2进行互换
这个比较好理解，就不上代码了。