由于本人在实际应用中遇到了有关 numpy.sum() 函数参数 axis 的问题，这里特来记录一下。也供大家参考。
示例
代码如下：
import numpy as np
array = np.array([[1, 1, 1, 1],
[2, 2, 2, 2]])
sum_x = np.sum(array, axis=0)
sum_y = np.sum(array, axis=1)
sum_z = np.sum(array, axis=-1)
print("The value of sum_x is: ")
print(sum_x)
print("The value of sum_y is: ")
print(sum_y)
print("The value of sum_z is: ")
print(sum_z)
"""
The value of sum_x is:
[3 3 3 3]
The value of sum_y is:
[4 8]
The value of sum_z is:
[4 8]
"""总结
可以看到，axis=0 表示沿着 y 轴方向加和所有元素，或者说保留 x 轴向的元素。axis=1 表示沿着 x 轴方向加和所有元素，或者说保留 y 轴向的元素。而 axis=-1 在当前这个二维数组的例子中，表示的含义与设定 axis=1 一致，而如果是三维数组的情况下，那么 axis=-1 应该与设定 axis = 2 所表示的含义一致，但是无论是二维还是三位数组的情况，axis=-1 表示的均是沿着 x 轴方向加和所有元素。
类似的坐标轴问题可以查看这篇------numpy数组的坐标轴问题。
到此这篇关于numpy.sum()坐标轴问题的解决的文章就介绍到这了,更多相关numpy.sum()坐标轴内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
