numpy.apply_over_axes

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

Применение функции многократно по нескольким осям.

func вызывается как res = func(a, axis), где axis — первый элемент axes. Результат res вызова функции должен иметь такие же размеры, как a, или на один размер меньше. Если res имеет на один размер меньше, чем a, размерность вставляется перед axis. Вызов func затем повторяется для каждой оси в axes, с res в качестве первого аргумента.

Параметры:	func : функция Эта функция должна принимать два аргумента, func(a, axis). a : array_like Вводной массив. axes : array_like Оси, по которым применяется func; элементы должны быть целыми числами.
Возвращает:	apply_over_axis : ndarray Массив вывода. Количество измерений такое же, как у a, но форма может быть другой. Это зависит от того, как func изменяет форму своего вывода относительно входных данных.

См. также

apply_along_axis

Применить функцию к 1-мерным срезам массива вдоль данной оси.

Примечания

Эта функция эквивалентна кортежу аргументов оси для переупорядочиваемых ufuncs с keepdims=True. Аргументы кортежа оси для ufuncs доступны начиная с версии 1.7.0.

Примеры

>>> 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]]])

Сумма по осям 0 и 2. Результат имеет такое же количество измерений, как и исходный массив:

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

Аргументы кортежа оси для ufuncs эквивалентны:

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