numpy中的Axis轴

Axis 在二维的时候指定是跨行还是跨列计算:

• axis=0 指定跨行计算，锁定的是不同行的一整列的数据
• axis=1 指定跨列计算，锁定的是不同列的一整行的数据

import numpy as np
arr = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
print(arr)
#[[1 2]
#[3 4]
#[5 6]]

# axis=0 是跨行计算，参与计算的是那一整列的数据，最终每列得到一个数字
print(arr.sum(axis=0))
# [ 9 12]

# axis=1 是跨列计算，参与计算的是那一整行的数据，最终每行得到一个数字
print(arr.sum(axis=1))
# [ 3  7 11]

注意区别Axis不仅仅用来表达跨行或者跨列 也用来表示 行方向或者列方向:

import pandas as pd
import numpy as np

print(pd.DataFrame(data=np.array([[1,2], [3,4], [5,6]]), columns=['c1', 'c2']))
"""
   c1  c2
0   1   2
1   3   4
2   5   6
"""

# 沿着x轴删除，指定axis=0
print(pd.DataFrame(data=np.array([[1,2], [3,4], [5,6]]), columns=['c1', 'c2']).drop(0, axis=0))
"""
   c1  c2
1   3   4
2   5   6
"""

# 沿着y轴删除，指定axis=1
"""
c2
0   2
1   4
2   6
"""