numpy.apply_over_axes#

numpy.apply_over_axes(func, a, axes)[源代码]#

在多个轴上重复应用函数.

func 被调用为 res = func(a, axis),其中 axis 是 axes 的第一个元素.函数调用的结果 res 必须具有与 a 相同的维度或比 a 少一个维度.如果 res 比 a 少一个维度,则在 axis 之前插入一个维度.然后对 axes 中的每个轴重复调用 func,其中 res 作为第一个参数.

参数:
func函数

这个函数必须接受两个参数,`func(a, axis)`.

aarray_like

输入数组.

axesarray_like

func 应用的轴;元素必须是整数.

返回:
apply_over_axisndarray

输出数组.维度数与 a 相同,但形状可能不同.这取决于 func 是否改变其输出相对于输入的形状.

参见

apply_along_axis

沿给定轴对数组的1-D切片应用函数.

备注

此函数等同于带有 keepdims=True 的元组轴参数,用于可重新排序的 ufuncs.自版本 1.7.0 起,ufuncs 已支持元组轴参数.

示例

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
>>> a
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],
       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])

沿轴 0 和 2 求和.结果与原始数组具有相同的维度:

>>> np.apply_over_axes(np.sum, a, [0,2])
array([[[ 60],
        [ 92],
        [124]]])

ufuncs 的元组轴参数是等价的:

>>> np.sum(a, axis=(0,2), keepdims=True)
array([[[ 60],
        [ 92],
        [124]]])
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