Penjelasan sederhana tentang sumbu numpy (dengan contoh)


Banyak fungsi di NumPy yang mengharuskan Anda menentukan sumbu untuk menerapkan perhitungan tertentu.

Secara umum, aturan praktis berikut ini berlaku:

  • axis=0 : Terapkan perhitungan “per kolom”.
  • axis=1 : Terapkan perhitungan “per baris”.

Gambar berikut menunjukkan representasi visual sumbu pada matriks NumPy dengan 2 baris dan 4 kolom:

sumbu NumPy

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan argumen sumbu dalam skenario berbeda dengan matriks NumPy berikut:

 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]])

Contoh 1: Mencari rata-rata sepanjang sumbu yang berbeda

Kita dapat menggunakan axis=0 untuk mencari rata-rata setiap kolom matriks NumPy:

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

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

Outputnya menunjukkan nilai rata-rata setiap kolom matriks.

Misalnya:

  • Nilai rata-rata kolom pertama adalah (1 + 5) / 2 = 3 .
  • Nilai rata-rata kolom kedua adalah (4 + 10) / 2 = 7 .

Dan seterusnya.

Kita juga dapat menggunakan axis=1 untuk mencari rata-rata setiap baris dalam matriks:

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

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

Outputnya menunjukkan nilai rata-rata setiap baris matriks.

Misalnya:

  • Nilai rata-rata pada baris pertama adalah (1+4+7+8) / 4 = 5 .
  • Nilai rata-rata pada baris kedua adalah (5+10+12+14) / 4 = 10.25 .

Contoh 2: Menemukan jumlah sepanjang sumbu yang berbeda

Kita dapat menggunakan axis=0 untuk mencari jumlah setiap kolom matriks:

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

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

Outputnya menunjukkan jumlah setiap kolom matriks.

Misalnya:

  • Jumlah kolom pertama adalah 1 + 5 = 6 .
  • Jumlah kolom kedua adalah 4 + 10 = 14 .

Dan seterusnya.

Kita juga dapat menggunakan axis=1 untuk mencari jumlah setiap baris matriks:

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

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

Outputnya menunjukkan jumlah setiap baris matriks.

Misalnya:

  • Jumlah baris pertama adalah 1+4+7+8 = 20 .
  • Jumlah baris kedua adalah 5+10+12+14 = 41 .

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan operasi umum lainnya di NumPy:

Cara membuat matriks NumPy dengan bilangan acak
Cara menormalkan matriks NumPy
Bagaimana cara menambahkan baris ke matriks di NumPy

Tambahkan komentar

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *