numpy의 차원과 axis의 이해

차원과 axis의 이해(sum으로)

np_array = np.arange(0, 4*2*4)
print(np_array) #32차원 배열
# 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, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31])

reshape = np_array.reshape(4,2,4)
print(reshape)                #x,y,z차원 == 4,2,4 차원
# 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]],

#        [[24, 25, 26, 27],
#         [28, 29, 30, 31]]])

print(reshape.sum(axis=0)) #x,y,z 차원에서 y,z 차원으로 바뀜
# array([[48, 52, 56, 60],
#        [64, 68, 72, 76]])

print(reshape.sum(axis=1)) #x,y,z 차원에서 x,z 차원으로 바뀜
# array([[ 4,  6,  8, 10],
#        [20, 22, 24, 26],
#        [36, 38, 40, 42],
#        [52, 54, 56, 58]])

print(reshape.sum(axis=2)) #x,y,z 차원에서 x,y 차원으로 바뀜
# array([[  6,  22],
#        [ 38,  54],
#        [ 70,  86],
#        [102, 118]])

print(reshape.sum(axis=(1,2))) #x,y,z 차원에서 z 차원으로 바뀜
# array([ 28,  92, 156, 220])

print(reshape.sum(axis=(0,2))) #x,y,z 차원에서 y차원으로 바뀜
# array([216, 280])