在NumPy中，數(shù)組可以有多個維度（或軸）。每個軸代表數(shù)據(jù)的一個方向。對于一個n維數(shù)組，它有n個軸，這些軸是從0開始編號的：

• axis=0 表示第一個維度（最外層）
• axis=1 表示第二個維度
• 以此類推...

軸的概念

當你對一個數(shù)組進行操作時（例如求和、平均值等），你可以指定沿著哪個軸進行操作。如果你不指定軸，則操作會應用于整個數(shù)組的所有元素。

解釋“設axis=i, 則numpy沿著第i個下標變化的方向進行操作”

這句話的意思是說，當你設置axis=i時，NumPy會在第i個維度上進行操作，即沿著該維度的變化方向進行操作。換句話說，NumPy會對該維度上的所有元素執(zhí)行指定的操作，而其他維度保持不變。

具體例子說明

三維數(shù)組為例：

arr = np.array([[[ 0,  1],
                 [ 2,  3],
                 [ 4,  5],
                 [ 6,  7]],
 
                [[ 8,  9],
                 [10, 11],
                 [12, 13],
                 [14, 15]]])

這個數(shù)組的形狀是 (2, 4, 2)，表示它有兩層（第一維度），每層有四行（第二維度），每行有兩個元素（第三維度）。

不同軸的操作

axis=0：沿著最外層維度（第一維度）進行操作。

• 這意味著我們會將兩個子數(shù)組（頁）對應位置的值相加。
• 結果是一個形狀為 (4, 2) 的數(shù)組：

array([[ 8, 10],
       [12, 14],
       [16, 18],
       [20, 22]])

axis=1：沿著中間維度（第二維度）進行操作。

• 這意味著我們會將每一層內每一列的值相加。
• 結果是一個形狀為 (2, 2) 的數(shù)組：

array([[12, 16],
       [44, 48]])

axis=2：沿著最內層維度（第三維度）進行操作。

• 這意味著我們會將每一層內每一個小數(shù)組內的值相加。
• 結果是一個形狀為 (2, 4) 的數(shù)組：

array([[ 1,  5,  9, 13],
       [17, 21, 25, 29]])

總結

• axis=0：沿著第一個維度（最外層）進行操作，即對每一列的元素進行操作。
• axis=1：沿著第二個維度（中間層）進行操作，即對每一行的元素進行操作。
• axis=2：沿著第三個維度（最內層）進行操作，即對每個小數(shù)組內的元素進行操作。

關鍵點：當你設置axis=i時，NumPy會沿著第i個維度進行操作，這意味著在這個維度上的所有元素會被聚合在一起進行操作（如求和、平均等），而其他維度保持不變。這適用于任何維度的數(shù)組，不僅僅是二維數(shù)組。通過這種方式，你可以靈活地控制數(shù)據(jù)如何被處理和聚合。

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