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對數據進行操作時，經常需要在橫軸方向或者數軸方向對數據進行操作，這時需要設定參數axis的值：
numpy庫中橫軸、縱軸 axis 參數實例詳解：
In [1]: import numpy as np
#生成一個3行4列的數組
In [2]: a = np.arange(12).reshape(3,4)
In [3]: a
Out[3]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
#axis= 0 對a的橫軸進行操作，在運算的過程中其運算的方向表現為縱向運算
In [4]: a.sum(axis = 0)
Out[4]: array([12, 15, 18, 21])
#axis= 1 對a的縱軸進行操作，在運算的過程中其運算的方向表現為橫向運算
In [5]: a.sum(axis = 1)
Out[5]: array([ 6, 22, 38])
pandas庫DataFrame中橫軸、縱軸 axis 參數實例詳解：
In [8]: b = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(4,6)) In [9]: b Out[9]: 0 1 2 3 4 5 0 0 1 2 3 4 5 1 6 7 8 9 10 11 2 12 13 14 15 16 17 3 18 19 20 21 22 23 #axis= 0 對b的橫軸進行操作，在運算的過程中其運算的方向表現為縱向運算 In [10]: b.sum(axis = 0) Out[10]: 0 36 1 40 2 44 3 48 4 52 5 56 dtype: int64 #axis= 1 對b的橫軸進行操作，在運算的過程中其運算的方向表現為縱向運算 In [11]: b.sum(axis = 1) Out[11]: 0 15 1 51 2 87 3 123 dtype: int64
pandas庫panel中axis 參數實例詳解：
In [18]: np.arange(24).reshape(2,3,4)
Out[18]:
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]]])
#生成面板數據
In [19]: c = pd.Panel(np.arange(24).reshape(2,3,4))
In [24]: c
Out[24]:
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 2 (items) x 3 (major_axis) x 4 (minor_axis)
Items axis: 0 to 1
Major_axis axis: 0 to 2
Minor_axis axis: 0 to 3
#對Items axis軸的數據進行操作，也就是panel里面的0軸：
In [20]: c.sum(axis = 0)
Out[20]:
0 1 2 3
0 12 14 16 18
1 20 22 24 26
2 28 30 32 34
對Major_axis axis軸的數據進行操作
In [21]: c.sum(axis = 1)
Out[21]:
0 1
0 12 48
1 15 51
2 18 54
3 21 57
對Minor_axis axis軸的數據進行操作
In [22]: c.sum(axis = 2)
Out[22]:
0 1
0 6 54
1 22 70
2 38 86
如果是2維數組，先橫軸后縱軸；如果是3維數組，先最外層，然后一層一層按照先橫軸再縱軸的邏輯進行匹配軸。
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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