Question

我正在阅读NDarray part上的mxnet教程，我对使用sum_axis函数感到困惑，例如：

>>> a = mx.nd.ones((2,3))
>>> c = mx.nd.sum_axis(a, axis=1)
>>> c.asnumpy()
    array([ 3.,  3.], dtype=float32)
>>> c = mx.nd.sum_axis(a, axis=0)
>>> c.asnumpy()
    array([ 2.,  2.,  2.], dtype=float32)

我想知道的是，当参数axis的值为1时，我认为它应该输出

array([ 2.,  2.,  2.], dtype=float32)

但不是

array([ 3.,  3.], dtype=float32)

当参数axis的值为1时，我认为sum_axis应计算列中的总和，但结果显示它计算沿行的总和。< / p>

似乎numpy也是这样计算的，我真的不明白为什么会这样。所以任何人都可以解释一下吗？

谢谢！

Answer 1

Numpy描述了2D数组中的轴。二维数组有两个相应的轴：第一个在行（轴0）上垂直向下运行，第二个轴在列（轴1）上水平运行。

检查链接，例如 https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.12.0/glossary.html 对于MXNet也是如此。所以，在上面提到的例子中： a = [[1.，1.，1。]， [1.，1.，1。]]

轴0表示垂直向下。因此，它将为您提供输出[2.，2.，2。]和轴1表示水平跨列。所以，它会给你输出[3.，3。]

在教程中混淆了mxnet中的sum_axis

1 个答案: