Numpy 축에 대한 간단한 설명(예제 포함)

NumPy 의 많은 함수에서는 특정 계산을 적용할 축을 지정해야 합니다.

일반적으로 다음과 같은 경험 법칙이 적용됩니다.

• axis=0 : “열당” 계산 적용
• axis=1 : “라인당” 계산 적용

다음 이미지는 2행과 4열이 있는 NumPy 행렬의 축을 시각적으로 표현한 것입니다.

다음 예는 다음 NumPy 행렬을 사용하여 다양한 시나리오에서 축 인수를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 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]])

예 1: 다양한 축을 따라 평균 찾기

NumPy 행렬의 각 열의 평균을 찾기 위해 axis=0을 사용할 수 있습니다.

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

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

출력에는 행렬의 각 열의 평균 값이 표시됩니다.

예를 들어:

• 첫 번째 열의 평균값은 (1 + 5) / 2 = 3 입니다.
• 두 번째 열의 평균값은 (4 + 10) / 2 = 7 입니다.

등등.

또한 axis=1을 사용하여 행렬의 각 행의 평균을 찾을 수도 있습니다.

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

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

출력에는 행렬의 각 행의 평균 값이 표시됩니다.

예를 들어:

• 첫 번째 행의 평균값은 (1+4+7+8) / 4 = 5 입니다.
• 두 번째 행의 평균값은 (5+10+12+14) / 4 = 10.25 입니다.

예 2: 다양한 축을 따라 합계 찾기

axis=0을 사용하여 행렬의 각 열의 합을 찾을 수 있습니다.

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

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

출력에는 행렬의 각 열의 합이 표시됩니다.

예를 들어:

• 첫 번째 열의 합은 1 + 5 = 6 입니다.
• 두 번째 열의 합은 4 + 10 = 14 입니다.

등등.

또한 axis=1을 사용하여 행렬의 각 행의 합을 찾을 수도 있습니다.

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

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

출력에는 행렬의 각 행의 합이 표시됩니다.

예를 들어:

• 첫 번째 행의 합은 1+4+7+8 = 20 입니다.
• 두 번째 줄의 합은 5+10+12+14 = 41 입니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 NumPy에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

난수로 NumPy 행렬을 만드는 방법
NumPy 행렬을 정규화하는 방법
NumPy에서 행렬에 행을 추가하는 방법