Une explication simple des axes NumPy (avec exemples)

De nombreuses fonctions de NumPy nécessitent que vous spécifiiez un axe le long duquel appliquer un certain calcul.

Généralement, la règle empirique suivante s’applique :

• axis=0 : Appliquer le calcul « par colonne »
• axis=1 : Appliquer le calcul « par ligne »

L’image suivante montre une représentation visuelle des axes sur une matrice NumPy avec 2 lignes et 4 colonnes :

Les exemples suivants montrent comment utiliser l’argument axis dans différents scénarios avec la matrice NumPy suivante :

import numpy as np

#create NumPy matrix
my_matrix = np.matrix([[1, 4, 7, 8], [5, 10, 12, 14]])

#view NumPy matrix
my_matrix

matrix([[ 1,  4,  7,  8],
        [ 5, 10, 12, 14]])

Exemple 1 : Trouver la moyenne selon différents axes

Nous pouvons utiliser axis=0 pour trouver la moyenne de chaque colonne de la matrice NumPy :

#find mean of each column in matrix
np.mean(my_matrix, axis=0)

matrix([[ 3. ,  7. ,  9.5, 11. ]])

La sortie montre la valeur moyenne de chaque colonne de la matrice.

Par exemple:

• La valeur moyenne de la première colonne est (1 + 5) / 2 = 3 .
• La valeur moyenne de la deuxième colonne est (4 + 10) / 2 = 7 .

Et ainsi de suite.

Nous pouvons également utiliser axis=1 pour trouver la moyenne de chaque ligne de la matrice :

#find mean of each row in matrix
np.mean(my_matrix, axis=1)

matrix([[ 5.  ],
        [10.25]])

La sortie montre la valeur moyenne de chaque ligne de la matrice.

Par exemple:

• La valeur moyenne dans la première ligne est (1+4+7+8) / 4 = 5 .
• La valeur moyenne dans la deuxième ligne est (5+10+12+14) / 4 = 10,25 .

Exemple 2 : Trouver la somme selon différents axes

Nous pouvons utiliser axis=0 pour trouver la somme de chaque colonne de la matrice :

#find sum of each column in matrix
np.sum(my_matrix, axis=0)

matrix([[ 6, 14, 19, 22]])

La sortie montre la somme de chaque colonne de la matrice.

Par exemple:

• La somme de la première colonne est 1 + 5 = 6 .
• La somme de la deuxième colonne est 4 + 10 = 14 .

Et ainsi de suite.

Nous pouvons également utiliser axis=1 pour trouver la somme de chaque ligne de la matrice :

#find sum of each row in matrix
np.sum(my_matrix, axis=1)

matrix([[20],
        [41]])

La sortie montre la somme de chaque ligne de la matrice.

Par exemple:

• La somme de la première ligne est 1+4+7+8 = 20 .
• La somme de la deuxième ligne est 5+10+12+14 = 41 .

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres opérations courantes dans NumPy :

Comment créer une matrice NumPy avec des nombres aléatoires
Comment normaliser une matrice NumPy
Comment ajouter une ligne à la matrice dans NumPy