numpy數組的坐标軸問題

不知道大家有沒有一種感覺，每次當使用​

​numpy​

​​數組的時候坐标軸總是傻傻分不清楚，然後就會十分的困惑，每次運算都需要去嘗試好久才能得出想要的結果。這裡我們來簡單解釋一下​

​numpy​

​​中一維，二維，三維數組的坐标軸問題。

首先我們讨論一維的情況，代碼如下：

import numpy as np


class Debug:
    def __init__(self):
        self.array1 = np.array([0, 1, 2])
        self.array2 = np.array([[0], [1], [2]])

    def mainProgram(self):
        print("The value of array1 is: ")
        print(self.array1)
        print("The shape of array1 is: ")
        print(self.array1.shape)
        print("The value of array2 is: ")
        print(self.array2)
        print("The shape of array2 is: ")
        print(self.array2.shape)


if __name__ == '__main__':
    main = Debug()
    main.mainProgram()
"""
The value of array1 is: 
[0 1 2]
The shape of array1 is: 
(3,)
The value of array2 is: 
[[0]
 [1]
 [2]]
The shape of array2 is: 
(3, 1)
"""      

從上面的結果我們可以看到，一維橫數組沿着橫向排列，我們可以認定為​

​x​

​​軸向，它的數組大小為​

​(3,)​

​​，一維列數組沿着縱向排列，我們可以認為是​

​y​

​​軸方向，它的大小為​

​(3, 1)​

​​，我們可以從左向右，看出第二個參數代表的是橫向上的參數個數，第一個參數代表的是縱向上的參數個數，是以我們可以将橫向數組的大小​

​(3,)​

​​了解為​

​(,3)​

​更為合适。

接下來我們研究一下二維數組，哪個參數對應的是橫坐标，哪個參數對應的是縱坐标。

代碼如下：

import numpy as np


class Debug:
    def __init__(self):
        self.array1 = np.ones((2, 3))
        self.array2 = np.ones((3, 2))

    def mainProgram(self):
        print("The value of array1 is: ")
        print(self.array1)
         print("The shape of array1 is: ")
        print(self.array1.shape)
        print("The value of array2 is: ")
        print(self.array2)
        print("The shape of array2 is: ")
        print(self.array2.shape)


if __name__ == '__main__':
    main = Debug()
    main.mainProgram()

"""
The value of array1 is: 
[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]
The shape of array1 is: 
(2, 3)
The value of array2 is: 
[[1. 1.]
 [1. 1.]
 [1. 1.]]
The shape of array2 is: 
(3, 2)
"""      

從上面的結果我們可以看出，從左向右，第一個參數代表的是(​

​row​

​​), 第二個參數代表的是列(​

​column​

​​)。我們知道​

​numpy​

​​中預設的是笛卡爾坐标系，是以橫向為​

​x​

​​，縱向為​

​y​

​​，具體的請看​​坐标系​​​(超連結點選跳轉檢視)。是以對​

​self.array1​

​​來說，定義時輸入的數組大小的​

​(2, 3)​

​​代表沿着​

​x​

​​軸擁有​

​3​

​​個值，沿着​

​y​

​​軸擁有​

​2​

​個值。對比上述得到的結果與我們在一維情況中推斷得到的結果，證明我們的了解是正确的。

接着我們讨論三維的情況：代碼如下：

import numpy as np


class Debug:
    def __init__(self):
        self.array1 = np.ones((2, 3, 4))

    def mainProgram(self):
        print("The value of array1 is: ")
        print(self.array1)
        print("The shape of array1 is: ")
        print(self.array1.shape)


if __name__ == '__main__':
    main = Debug()
    main.mainProgram()


"""
The value of array1 is: 
[[[1. 1. 1. 1.]
  [1. 1. 1. 1.]
  [1. 1. 1. 1.]]

 [[1. 1. 1. 1.]
  [1. 1. 1. 1.]
  [1. 1. 1. 1.]]]
The shape of array1 is: 
(2, 3, 4)
"""