关于Python中axis=0/1行列的理解，以及多维情况的处理

二维 axis=0/1

我们在用numpy的函数时，常常要指定axis等于多少，最常见的是要指定axis=0还是1，那么axis=0/1代表什么意思呢？Numpy库有关于轴的解释：轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：第0轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸。换句话说，第0轴是纵轴，代表往跨行（down)，而第1轴是横轴，代表跨列（across)。我们也可以理解为，axis=0表示从上往下这个方向，axis=1表示从左到右这个方向，如下图所示：

同样地，在用pytorch的函数时，我们常常要指定dim等于多少，其含义和numpy中的axis相同。下面是numpy和PyTorch的一些例子。最后是关于多维数据情况下，如何设置axis值。

np.max()

np.sum()

np.concatenate()

torch.max()

torch.cat()

多维数据时axis的值该设置为多少

其实，更普适的规律是，我想对第i轴(或维)进行操作，我就设置axis=i，这也是处理多维数据时设置axis的思路。例如我想求第二维的最大值：

 

参考资料：

python数据分析里axis=0/1 行列定义为什么每次都不同？

numpy模块之axis

Stackoverflow系列(1) -Python Pandas与Numpy中axis参数的二义性