python numpy中的axis是什么意思_numpy中axis轴参数的含义与用法解析-Python教程-PHP中文网

axis参数决定NumPy操作沿哪个维度进行并压缩该维度，axis=0表示沿行方向操作、压缩行维度，结果中行数消失；axis=1表示沿列方向操作、压缩列维度，结果中列数消失；高维同理，axis指明被“折叠”的维度，配合keepdims可保留维度，不同函数中axis含义依操作意图而定。

python numpy中的axis是什么意思_numpy中axis轴参数的含义与用法解析

NumPy中的

axis

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参数，简单来说，就是你告诉NumPy函数，它应该沿着哪个维度去执行操作。它决定了在多维数组上，你的计算（比如求和、求平均、最大值等）是“横着来”还是“竖着来”，或者更抽象地说，是沿着哪个方向“压缩”数据。

解决方案

要真正理解

axis

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，我觉得最好的办法是把它想象成一个“被消除”或者“被折叠”的维度。当你指定

axis=0

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时，NumPy会沿着第一个维度（也就是行，如果你把它看作表格的话）进行操作，然后把这个维度“抹掉”，留下一个维度更少的数组。如果你的数组是二维的，

axis=0

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就是沿着列的方向进行计算，最终结果的行数会减少，甚至只剩一行（或者说，这个维度消失了）。同理，

axis=1

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就是沿着第二个维度（列）进行操作，最终结果的列数会减少。

我个人在刚接触的时候，总是会把

axis=0

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和“行”混淆，觉得它应该作用于行。但实际上，它指的是沿着第一个维度（行）进行操作，然后这个维度会“消失”。比如，一个

m x n

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的矩阵，对

axis=0

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求和，会得到一个长度为

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的向量，因为它把

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行的数据沿着每一列加起来了。反过来，对

axis=1

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求和，会得到一个长度为

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的向量，因为它把

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列的数据沿着每一行加起来了。

这对于更高维的数组来说就更有意思了。想象一个三维数组，它有深度、行、列三个维度。

axis=0

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就意味着你会把“深度”这个维度压缩掉，留下一个二维的平面；

axis=1

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就是压缩“行”，留下一个由深度和列组成的平面；

axis=2

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自然就是压缩“列”了。关键在于，你是在告诉NumPy，“请你把数据沿着这个方向整合起来”。

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NumPy中axis参数如何影响数组操作？

axis

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参数对NumPy数组操作的影响是根本性的，它直接决定了输出数组的形状和内容。最直观的例子就是聚合函数，比如

np.sum()

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、

np.mean()

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、

np.max()

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等等。

当我们有一个二维数组

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

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：

```
np.sum(arr)
```
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：不指定
```
axis
```
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，NumPy会把整个数组的所有元素加起来，得到一个标量值（1+2+3+4+5+6 = 21）。这种情况下，你可以认为所有维度都被“压平”了。
```
np.sum(arr, axis=0)
```
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：这会沿着第一个维度（行）进行求和。它会把
```
[1, 2, 3]
```
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和
```
[4, 5, 6]
```
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中对应位置的元素相加，结果是
```
[1+4, 2+5, 3+6]
```
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，也就是
```
[5, 7, 9]
```
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。你看，原始数组是
```
(2, 3)
```
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，结果是
```
(3,)
```
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，第一个维度消失了。
```
np.sum(arr, axis=1)
```
登录后复制
：这会沿着第二个维度（列）进行求和。它会把
```
[1, 2, 3]
```
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加起来得到
```
6
```
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，把
```
[4, 5, 6]
```
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加起来得到
```
15
```
登录后复制
，结果是
```
[6, 15]
```
登录后复制
。原始数组是
```
(2, 3)
```
登录后复制
，结果是
```
(2,)
```
登录后复制
，第二个维度消失了。

再举个三维的例子，

arr_3d = np.arange(1, 28).reshape(3, 3, 3)

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：

```
arr_3d.sum(axis=0)
```
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：结果会是一个
```
(3, 3)
```
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的数组。它把沿着第一个维度（深度）的3个
```
(3, 3)
```
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切片对应位置的元素加起来了。
```
arr_3d.sum(axis=1)
```
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：结果也会是一个
```
(3, 3)
```
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的数组。它把沿着第二个维度（行）的元素加起来。
```
arr_3d.sum(axis=2)
```
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：结果同样是一个
```
(3, 3)
```
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的数组。它把沿着第三个维度（列）的元素加起来。

这里的核心逻辑是，

axis

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参数指向的那个维度，在计算完成后，通常会从结果数组的形状中被移除。如果你希望保留这个被操作的维度，只是让它的大小变为1，可以使用

keepdims=True

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参数，这在进行广播操作时非常有用。

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import numpy as np

arr_2d = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6]])

print("原始数组:\n", arr_2d)
print("axis=0 求和:", np.sum(arr_2d, axis=0)) # 输出: [5 7 9]
print("axis=1 求和:", np.sum(arr_2d, axis=1)) # 输出: [ 6 15]
print("axis=0 求和并保留维度:", np.sum(arr_2d, axis=0, keepdims=True)) # 输出: [[5 7 9]] (形状 (1, 3))

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理解NumPy中axis参数的常见误区与实用技巧

我在实际使用中发现，大家对

axis

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参数最常见的误区就是把它和“行/列”这个概念死死绑定。对于二维数组，

axis=0

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对应列操作，

axis=1

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对应行操作，这好像还挺直观。但一旦数组维度超过2，这种简单的映射就失效了，或者说变得不那么直观了。

常见误区：

axis=0
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总是指行，
axis=1
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总是指列。这种说法不完全准确。
```
axis=0
```
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是第一个维度，
```
axis=1
```
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是第二个维度。在Python中，数组的第一个维度通常是“行”的概念（在2D中），但更高维时，它就是最外层的那个“块”或者“层”。
axis
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指的是保留的维度。恰恰相反，
```
axis
```
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通常指的是被操作并被“压缩”或“消除”的那个维度。
对
axis
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的理解过于依赖可视化。我们可以通过二维图来想象，但对于三维甚至更高维，单纯的视觉想象会变得非常困难，甚至误导。

实用技巧：

“想象维度索引”法： 把数组的
```
shape
```
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看作一个索引列表，比如
```
(d0, d1, d2, ...)
```
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。当你指定
```
axis=i
```
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时，就是告诉NumPy，对
```
d_i
```
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这个维度进行操作，并最终移除它。
- ```
arr.shape = (3, 4, 5)
```
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- ```
np.sum(arr, axis=0)
```
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  结果
```
shape
```
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  将是
```
(4, 5)
```
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  。
- ```
np.sum(arr, axis=1)
```
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  结果
```
shape
```
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  将是
```
(3, 5)
```
  登录后复制
  。
- ```
np.sum(arr, axis=2)
```
  登录后复制
  结果
```
shape
```
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  将是
```
(3, 4)
```
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  。记住，
```
axis
```
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  指向的那个索引位置会从结果的
```
shape
```
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  中消失。
利用
keepdims=True
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进行广播：当你对一个维度进行操作后，该维度通常会消失。但在某些情况下，你希望它仍然存在，只是大小变为1，这样可以方便地与原始数组进行广播操作。
```
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
col_sum = np.sum(arr, axis=0, keepdims=True) # [[4, 6]]，形状 (1, 2)
# 现在 col_sum 可以直接和 arr 进行广播操作，例如 arr / col_sum
print(arr / col_sum)
# [[0.25 0.333]
#  [0.75 0.666]]
```
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如果没有
```
keepdims=True
```
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，
```
np.sum(arr, axis=0)
```
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会得到
```
[4, 6]
```
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，形状是
```
(2,)
```
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，直接除会报错或得到意想不到的结果，因为广播规则不同。

多维度操作：

axis

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参数也可以接受一个元组，例如

axis=(0, 2)

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。这意味着NumPy会同时沿着第0个和第2个维度进行操作并将其消除。

arr_3d = np.arange(1, 28).reshape(3, 3, 3)
# 对 axis=0 和 axis=2 同时求和
result = np.sum(arr_3d, axis=(0, 2))
print("arr_3d shape:", arr_3d.shape) # (3, 3, 3)
print("sum(axis=(0, 2)) result:", result) # [42 51 60]
print("result shape:", result.shape) # (3,)
# 原始的 (3, 3, 3) 经过 axis=(0, 2) 聚合，只剩下中间的维度 (3,)

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这在处理复杂数据时，能让你一次性完成多个维度的聚合，非常高效。

不同NumPy函数对axis参数的处理有何异同？

虽然

axis

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参数的核心概念——指定操作维度并通常消除该维度——在NumPy中是通用的，但不同的函数在处理

axis

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时，其行为的“目的”和“结果”上还是有些微妙的差异。

1. 聚合/归约函数 (Reduction Functions)：

sum()

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,
mean()
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,
max()
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,
min()
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,
std()
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,
argmax()
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,
argmin()
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等这类函数是

axis

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参数最常见的应用场景。它们的目标是将一个或多个维度的数据聚合、归约成一个更小的结果（通常是标量或维度更少的数组）。

共同点：
```
axis
```
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参数指定了要被聚合的维度。这些维度在结果数组的形状中通常会消失。
差异点：
- ```
argmax()
```
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  和
```
argmin()
```
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  返回的是索引，而不是聚合后的值。它们返回的是沿着指定轴上的最大/最小值所在的索引。
- ```
np.percentile()
```
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  或
```
np.quantile()
```
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  允许你指定百分位数，其
```
axis
```
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  行为与
```
sum()
```
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  类似。
- ```
np.apply_along_axis()
```
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  允许你将任意函数应用到指定轴上，这提供了极大的灵活性，但其内部处理
```
axis
```
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  的方式也是沿着该轴切片并应用函数。

2. 维度操作函数：

concatenate()

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,
stack()
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,
split()
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,
swapaxes()
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,
transpose()
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等这类函数不一定是为了“聚合”数据，而是为了“重塑”、“组合”或“拆分”数组的维度。

axis

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在这里扮演的角色是指定“在哪里”或“如何”进行这些维度操作。

np.concatenate(arrays, axis=0)
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：沿着一个现有的轴来连接数组。所有数组除了连接轴之外的其他轴的长度必须相同。

axis

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指定的是连接后不改变的那个轴，或者说，连接操作是沿着这个轴进行的。

a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # shape (2, 2)
b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # shape (2, 2)
np.concatenate((a, b), axis=0)
# [[1, 2],
#  [3, 4],
#  [5, 6],
#  [7, 8]]  # shape (4, 2) - 沿着 axis=0 连接，axis=1 保持不变

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np.stack(arrays, axis=0)
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：与

concatenate

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不同，

stack

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会沿着一个新创建的轴来堆叠数组。

axis

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参数指定新轴插入的位置。

a = np.array([1, 2]) # shape (2,)
b = np.array([3, 4]) # shape (2,)
np.stack((a, b), axis=0)
# [[1, 2],
#  [3, 4]] # shape (2, 2) - 在最前面插入一个新轴
np.stack((a, b), axis=1)
# [[1, 3],
#  [2, 4]] # shape (2, 2) - 在第二个位置插入一个新轴

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np.split(ary, indices_or_sections, axis=0)
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：沿着指定的轴将数组分割成多个子数组。
```
axis
```
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指定了分割发生在哪一个维度上。
np.swapaxes(arr, axis1, axis2)
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：这个函数比较特殊，它不是消除维度，而是交换两个指定维度的位置。
```
axis1
```
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和
```
axis2
```
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就是那两个要被交换的维度索引。
np.transpose(arr, axes=None)
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：这是一个更通用的维度重排函数。当
```
axes=None
```
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时，它会反转所有维度的顺序。你也可以提供一个元组来精确指定新维度顺序。