numpy.apply_along_axis
-
numpy.apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs)[source] -
Применяет функцию к 1-мерным срезам вдоль заданной оси.
Выполняет
func1d(a, *args)гдеfunc1dработает с 1-мерными массивами, аaпредставляет собой 1-мерный срезarrвдольaxis.Параметры: func1d : функция
Эта функция должна принимать 1-мерные массивы. Она применяется к 1-мерным срезам
arrвдоль указанной оси.axis : целое число
Ось, вдоль которой
arrнарезается.arr : ndarray
Входной массив.
args : любые
Дополнительные аргументы для
func1d.kwargs : любые
Дополнительные именованные аргументы для
func1d.Введено в версии 1.9.0.
Возвращаемое значение: apply_along_axis : ndarray
Массив результата. Форма
outarrсовпадает с формойarr, за исключением измеренияaxis, где длинаoutarrравна размеру значения, возвращаемогоfunc1d. Еслиfunc1dвозвращает скаляр,outarrбудет иметь на одну размерность меньше, чемarr.См. также
-
apply_over_axes - Применяет функцию многократно к нескольким осям.
Примеры
>>> def my_func(a): ... """Average first and last element of a 1-D array""" ... 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.]) >>> np.apply_along_axis(my_func, 1, b) array([ 2., 5., 8.])
Для функции, которая не возвращает скаляр, количество измерений в
outarrтакое же, как вarr.>>> 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]]) -
© 2008–2017 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.12.0/reference/generated/numpy.apply_along_axis.html