axis=1是行还是列?

axis=1代表列。在多维数据处理中，特别是在使用Python的NumPy库或者Pandas库时，参数`axis`是一个非常常见的参数，它用来指定沿着哪个维度进行操作。这里的`axis=1`代表沿着列进行操作。详细解释如下：当我们提到矩阵或者表格型的数据结构时，有两个主要的维度方向：行和列。在一维数组中，数据是按照线性...

在数据处理和机器学习领域，轴（axis）概念至关重要，它帮助我们理解数据操作的方向。在二维数组或矩阵中，axis=0 代表沿行（第一维度）操作，而 axis=1 则表示沿列（第二维度）操作。具体而言，假设我们有一个二维数组 a，包含两个轴，轴0对应行，轴1对应列。当执行 axis=0 的操作时，例如对每...

axis = 1按列计算，得到行的性质。其实问题理解axis有问题，df.mean其实是在每一行上取所有列的均值，而不是保留每一列的均值。也许简单的来记就是axis=0代表往跨行（down)，而axis=1代表跨列（across)，作为方法动作的副词。换句话说:使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法，使用1值...

举例来说，当axis设置为1（横向）时，求和操作会按列方向进行，如图1所示，从左到右逐列累计。在dropna命令中，axis=1意味着删除列，依据how参数，可能是只要有任一值缺失（‘any’），或所有值都缺失（‘all’）才删除，如图2所示，从左向右检查列的完整度。总的来说，理解axis=0和axis=1的含义...

0轴对应行的垂直方向，1轴则指向列的水平方向。举个例子，***.mean(axis=1) 的作用就是沿着列计算每个元素的平均值，而***.drop(name, axis=1) 则是沿着列的方向删除指定的列标签，即删除name对应的列。因此，轴=1在Pandas中是用于处理列的，无论是计算均值还是进行列删除操作。

当你在`.drop('列名', axis=1)`中看到`axis=1`，它的实际含义是删除指定列名所对应的列标签，这些列将按照列的顺序从DataFrame中被逐个移除，实现的是水平方向的删除操作。所以，记住`axis=0`用于行操作，`axis=1`用于列操作，这样在删除DataFrame中特定行或列时，就能更准确地指定操作的方向。

axis=0对一列数据进行操作，这里得到列数据的平均值，得到(cols,)的结果 axis=1对一行数据进行操作，这里得到行数据的平均值，得到(rows,)的结果 有三种方法 这里的n可以指定在哪个维度增加一维 关于axis的一些知识

完全看不懂，试了一下也没跑通 axis＝1意味着把行 当做变量传进去，也就是x 把行内容当做列索引去取，没有办法取到吧

当axis设置为0时，函数按照行的方向进行操作，寻找每一行的最大值并返回其索引。这样一来，输出结果会显示每一行的最大值所在位置。设置axis为1时，函数会沿着列的方向进行操作，寻找每一列的最大值并返回其索引。这样，输出结果会显示每一列的最大值所在位置。综上所述，通过灵活设置axis参数，numpy....

使用extend函数 for i in range(len(a)): a[i].extend(b[i])方法二，将list转成ndarray,然后使用矩阵的粘合方法 import numpy as npa_new = np.arrray(a)b_new = np.array(b)new_list = np.concatenate((a_new,b_new),axis=1) #axis=0表示行，axis=1，表示列 ...