python使用numpy碰到的维度问题

本文主要是介绍python使用numpy碰到的维度问题，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

Python 搞清维度问题

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 4, 2])
print(a.shape)
print(np.argmax(a, axis=0))

输出结果为在这里插入图片描述
当axis=1时，程序会报错。

import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 4, 2], [4, 3, 1, 1]])
print(a.shape)
print(np.argmax(a, axis=1))

输出结果为
在这里插入图片描述

import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 4, 2], [4, 3, 1, 1]])
print(a.shape)
print(np.argmax(a, axis=0))

输出结果为
在这里插入图片描述

综上，axis=0是对于列而言的，axis=1是对于行而言的。numpy创建的一维数组其实是一列的，所以当axis=1时程序会报错误。

这篇关于python使用numpy碰到的维度问题的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！

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