Python中axis的疑惑
axis = 0与＝1感觉总是搞混，有时候看到axis=0代表行，但是却是按列计算。难道axis = 0，或 1，在不同的函数里代表的不太一样吗？在网上搜索得：
axis = 0 ：按行计算，得到列的性质
axis = 1 ：按列计算，得到行的性质
但是感觉自己还是没有办法彻底理解，希望可以有人讲一下欸，谢谢{:5_109:} 本帖最后由 傻眼貓咪 于 2022-3-3 15:44 编辑
数学里的坐标 (x, y) 指的是 x 为列（竖），y 为行（横），初始坐标 (0, 0) 一般在左下方，往上便是 y++，往右则是 x++。
而 Python 视题目而定，一般题目都会特别注明两点：
a. 初始位置是左上角，还是左下角？
b. 初始位置是从 0 行 0 列 开始，还是 1 行 1 列 开始？
*** 注：行为 column，列为 row，二维数组或矩阵以 arr 表示。 本帖最后由 阿奇_o 于 2022-3-3 17:27 编辑
我当初学的时候也分不太清，直到我认真看了API的英文说明，被 along 这个单词 突然"顿悟"。。
比如 pandas.concat() 的说明：Concatenate pandas objects along a particular axis with optional set logic along the other axes.
若简单翻译成 "按行..." 我是不太理解的，而当我翻译成 "沿着某条轴"，如"沿着index轴（axis=0）"，就是"往下走"，这就很形象了，有方向！
比如 pandas.DataFrame.sum() 默认就按axis=0"向下走的"进行合计，所以是 合计 各列的和（因为 "列"是往下走的，即 along the index/0 axis） 。
而当 指定 df.sum(axis=1) ，那么它就是 要"沿着 column/1 axis" 进行合计，也就是合计 各行的和——"行"是往右走的，即along the column/1 axis
>>> df = pd.DataFrame({'a': , 'b':})
>>> df
ab
014
125
236
>>> df.sum()
a 6
b 15
dtype: int64
>>> df.sum(axis=1)
0 5
1 7
2 9
dtype: int64
>>>
傻眼貓咪 发表于 2022-3-3 15:37
数学里的坐标 (x, y) 指的是 x 为列（竖），y 为行（横），初始坐标 (0, 0) 一般在左下方，往上便是 y++， ...
谢谢你的解答{:5_91:} 阿奇_o 发表于 2022-3-3 17:23
我当初学的时候也分不太清，直到我认真看了API的英文说明，被 along 这个单词 突然"顿悟"。。
比如 pandas ...
谢谢你哇，看懂啦
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