numpy数组的坐标轴问题

不知道大家有没有一种感觉，每次当使用​

​numpy​

​​数组的时候坐标轴总是傻傻分不清楚，然后就会十分的困惑，每次运算都需要去尝试好久才能得出想要的结果。这里我们来简单解释一下​

​numpy​

​​中一维，二维，三维数组的坐标轴问题。

首先我们讨论一维的情况，代码如下：

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)
"""      

从上面的结果我们可以看到，一维横数组沿着横向排列，我们可以认定为​

​x​

​​轴向，它的数组大小为​

​(3,)​

​​，一维列数组沿着纵向排列，我们可以认为是​

​y​

​​轴方向，它的大小为​

​(3, 1)​

​​，我们可以从左向右，看出第二个参数代表的是横向上的参数个数，第一个参数代表的是纵向上的参数个数，因此我们可以将横向数组的大小​

​(3,)​

​​理解为​

​(,3)​

​更为合适。

接下来我们研究一下二维数组，哪个参数对应的是横坐标，哪个参数对应的是纵坐标。

代码如下：

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)
"""      

从上面的结果我们可以看出，从左向右，第一个参数代表的是(​

​row​

​​), 第二个参数代表的是列(​

​column​

​​)。我们知道​

​numpy​

​​中默认的是笛卡尔坐标系，所以横向为​

​x​

​​，纵向为​

​y​

​​，具体的请看​​坐标系​​​(超链接点击跳转查看)。所以对​

​self.array1​

​​来说，定义时输入的数组大小的​

​(2, 3)​

​​代表沿着​

​x​

​​轴拥有​

​3​

​​个值，沿着​

​y​

​​轴拥有​

​2​

​个值。对比上述得到的结果与我们在一维情况中推断得到的结果，证明我们的理解是正确的。

接着我们讨论三维的情况：代码如下：

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)
"""