numpy.apply_along_axis

原文：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.apply_along_axis.html

译者：飞龙 UsyiyiCN

校对：（虚位以待）

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

沿着给定轴向1-D切片应用函数。

Execute func1d(a, *args) where func1d operates on 1-D arrays and a is a 1-D slice of arr along axis.

参数：	func1d：function 此功能应接受1-D数组。它沿着指定的轴应用于arr的1-D切片。 axis：integer 沿着arr切割的轴。 arr：ndarray 输入数组。 args：any func1d的其他参数。 kwargs：any func1d的其他命名参数。 版本1.9.0中的新功能。
返回：	apply_along_axis：ndarray 输出数组。outarr的形状与arr的形状相同，除了沿轴尺寸，其中outarr t3 >等于func1d的返回值的大小。如果func1d返回标量，则的维数将少于arr。

也可以看看

apply_over_axes

在多个轴上重复应用一个函数。

例子

>>> 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.])

对于不返回标量的函数，outarr中的维数与arr相同。

>>> 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]])