numpy.ma.apply_along_axis

numpy.ma.apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs) [source]

Применить функцию к 1-мерным срезам вдоль заданной оси.

Выполнить func1d(a, *args) где func1d работает с 1-мерными массивами, а a — это 1-мерный срез arr вдоль axis.

Параметры:	func1d : функция Эта функция должна принимать 1-мерные массивы. Она применяется к 1-мерным срезам arr вдоль указанной оси. axis : целое число Ось, вдоль которой arr нарезается. arr : массив 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 : массив ndarray Выходной массив. Форма outarr совпадает с формой arr, за исключением axis измерения. Эта ось удаляется и заменяется новыми измерениями, равными форме возвращаемого значения func1d. Таким образом, если func1d возвращает скаляр, outarr будет иметь на одно измерение меньше, чем arr.

См. также

apply_over_axes

Применить функцию многократно по 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, возвращающей 1-мерный массив, количество измерений в outarr совпадает с arr.

>>> 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]])

Для функции, возвращающей массив более высокой размерности, эти измерения вставляются вместо axis измерения.

>>> 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]]])