Spécification d'axe avec NumPy

Je lis le livre Deep Learning from scratch. .. ..

La formule suivante qui utilise la bibliothèque de calcul numérique NumPy pour spécifier l'axe d'une matrice et effectuer l'agrégation.

> m = np.array(...)
> m.sum(axis=0)

Je ne pouvais pas suivre le traitement de mon cerveau pour voir comment cela fonctionne, alors j'ai fait une image.

Lorsque ndim = 2

> m = np.array([[2,1],[3,4]])

axis=0

> m.sum(axis=0)
array([5, 5])

1.png

axis=1

> m.sum(axis=1)
array([3, 7])

1.png

Lorsque ndim = 3

m = np.array([[[7,8],[2,1]],[[6,5],[3,4]]])

axis=0

> m.sum(axis=0)
array([[13, 13]
       [ 5,  5]])

1.png

axis=1

> m.sum(axis=1)
array([[9, 9]
       [9, 9]])

1.png

axis=2

> m.sum(axis=2)
array([[15, 3]
       [11, 7]])

1.png

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