Question

我是numpy的新用户，我正在使用numpy delete，其中提到删除水平行我们应该使用axis = 0但是在numpy glossary的其他文档中，它表示水平轴是1.如果有人能让我知道我的理解有什么不对，那就太好了。

Answer 1

数组是在任何维度的网格中构造数字的系统方法。网格方向具有标签，这些标签来自于如何将新尺寸添加到网格中的约定。

以下是惯例：

最简单的这种网格是一个0维（0D）数组，它具有 no axes 并且只能保存标量。这是一个0D数组：

如果我们开始将标量放入列表中，我们会得到一维数组。这个新网格只有一个轴，如果我们想用一个数字标记该轴，我们最好从简单的东西开始 - 比如 axis=0 ！一维数组可以是：

# ----0--->
 [42, π, √2]

现在我们要创建一个1D数组的数组，它将为我们提供一个2D数组。水平轴仍然为0，但新的垂直轴将获得我们知道的下一个最低数字 axis=1 。这是它的样子：

# ----0---->
[[42, π,  √2],  # |
 [1,  2,   3],  # 1
 [10, 20, 30]]  # V

真正的美丽在于它无穷无尽。如果我们需要一个数字框，我们将通过堆叠2D数组创建一个3D数组，跟踪框深度的方向自然必须是 axis=2 。如果我们想要一个4D阵列，我们只需要制作一个盒子列表（3D阵列），然后使用 axis=3 上的索引调用每个盒子。这可以永远持续下去。

在NumPy中：

任何采用axis - 参数的函数/方法都使用此约定。对于2D数组，这意味着执行类似np.delete(X, [1, 2, 3], axis=0)的操作将迭代沿第0轴挤出的数组，返回X而不使用第1,2和3行。同样的逻辑适用于从中获取值数组。

X[rows_along_0th_axis, columns_along_1st_axis, ..., vectors_along_nth_axis]

Answer 2

从您提供的链接中获取numpy delete和glossary的摘录，这些摘录可能会引起您的一些混淆和以下的澄清。

摘录

>>> arr = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])
>>> arr
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12]])
>>> np.delete(arr, 1, 0)
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 9, 10, 11, 12]])

摘录

第一个跨行（轴0）垂直向下运行，并且第二个水平跨列（轴1）

我认为混淆来自第二个摘录中的垂直和水平。第二个摘录的含义是，通过设置axis，可以决定移动哪个维度。例如，在2d矩阵中，axis=0对应于遍历行（因此在数组上垂直移动），而axis=1对应迭代列（因此在数组上水平移动）。它没有说axis=1对应于OP所理解的横轴。

delete函数遵循上面的描述，实际上，通过使用np.delete(arr, 1, axis=0)，函数遍历行，并删除索引为1的行。相反，如果要删除列，然后axis=1。例如，在同一个数组arr

>>> np.delete(arr, [0,1,4], axis=1)
array([[ 3,  4],
       [ 7,  8],
       [11, 12]])

其中delete遍历列，并删除索引为0,1的列，并且没有其他内容被删除，因为索引为4的列不存在。

如何在numpy数组

2 个答案: