numpy.apply_over_axes#

numpy.apply_over_axes(func, a, axes)[source]#

在多个轴上重复应用函数。

func 被调用为 res = func(a, axis)，其中 axis 是 axes 的第一个元素。函数调用结果 res 必须与 a 具有相同的维度，或者少一个维度。如果 res 比 a 少一个维度，则在 axis 之前插入一个维度。然后对 axes 中的每个轴重复调用 func，其中 res 作为第一个参数。

参数：
funcfunction

此函数必须接受两个参数，func(a, axis)。

aarray_like

输入数组。

axesarray_like

应用 func 的轴；元素必须是整数。

返回值：
apply_over_axisndarray

输出数组。维度数与 a 相同，但形状可能不同。这取决于 func 是否改变其输出相对于输入的形状。

参见

apply_along_axis

将函数应用于沿给定轴的数组的一维切片。

注意

此函数等效于使用 keepdims=True 对可重排序的 ufunc 的元组轴参数。从 1.7.0 版本开始，ufunc 的元组轴参数已可用。

示例

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
>>> a
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],
       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])

对轴 0 和 2 求和。结果与原始数组具有相同的维度数

>>> np.apply_over_axes(np.sum, a, [0,2])
array([[[ 60],
        [ 92],
        [124]]])

对 ufunc 的元组轴参数等效

>>> np.sum(a, axis=(0,2), keepdims=True)
array([[[ 60],
        [ 92],
        [124]]])
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