1 개요[ | ]
- NumPy apply_along_axis()
- numpy.apply_along_axis()
Python
CPU
3.3s
MEM
69M
3.5s
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import numpy as np
def my_func(a):
"""1차원 배열에서 첫번째와 마지막 원소의 평균"""
return (a[0] + a[-1]) * 0.5
b = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
np.apply_along_axis(my_func, 0, b)
array([4., 5., 6.])
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np.apply_along_axis(my_func, 1, b)
array([2., 5., 8.])
Copy
b = np.array([[8,1,7], [4,3,9], [5,2,6]])
np.apply_along_axis(sorted, 1, b)
array([[1, 7, 8], [3, 4, 9], [2, 5, 6]])
Copy
b = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
np.apply_along_axis(np.diag, -1, b)
array([[[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]], [[4, 0, 0], [0, 5, 0], [0, 0, 6]], [[7, 0, 0], [0, 8, 0], [0, 0, 9]]])
2 같이 보기[ | ]
3 참고[ | ]
편집자 Jmnote
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