본문 바로가기
2학년 2학기/데이터 사이언스 입문

Axis

by print_soo 2024. 10. 5.

1차원에서의 Axis

  • Axis = 0
    • 행을 기준으로

 

2차원에서의 Axis

  • Axis = 0
    • 열을 기준으로(열에서)
  • Axis = 1
    • 행을 기준으로(행에서)
import numpy as np

# 2차원 배열 생성 (3x4 배열)
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], 
                [5, 6, 7, 8], 
                [9, 10, 11, 12]])

# axis=1일 때 (행을 기준으로 연산)
max_in_rows = np.max(arr, axis=1)
print(max_in_rows)  # 각 행에서 최대값 추출: [4, 8, 12]

# axis=0일 때 (열을 기준으로 연산)
max_in_columns = np.max(arr, axis=0)
print(max_in_columns)  # 각 열에서 최대값 추출: [9, 10, 11, 12]

 

3차원에서의 Axis

  • Axis = 0
    • 가장 바깥 차원을 따라 연산
  • Axis = 1
    • 행을 기준으로
  • Axis = 2
    • 열을 기준으로

'2학년 2학기 > 데이터 사이언스 입문' 카테고리의 다른 글

numpy에서의 구조화된 배열  (1) 2024.10.05
Sorting  (0) 2024.10.05
Fancy Indexing  (0) 2024.10.05
비교, 마스크, Bool 연산  (0) 2024.10.05
Numpy - 브로드캐스팅  (0) 2024.09.26