Python numpy.all轴参数错误行为？

我有一个如下数组

a = np.array([[0, 5, 0, 5],
              [0, 9, 0, 9]])
>>>a.shape 
Out[72]: (2, 4)

>>>np.all(a,axis=0)
Out[69]: 
array([False,  True, False,  True], dtype=bool)

>>>np.all(a,axis=1)
Out[70]: 
array([False, False], dtype=bool)

因为轴0表示二维数组中的第一个轴（行方向）

我希望当

np.all（a，axis=0）

给定时，它会检查每行的所有元素是否为真

但它看起来像是检查每列的，，因为它将输出为4个元素，如

数组（[False，True，False，True]，dtype=bool）

---

我对np.all函数有什么误解？

axis=0

意味着沿着轴0将元素一起，因此

a[0,0]

与

a[1,0]

进行AND运算，

a[0,1]

与

a[1,1]

进行AND运算，等等。指定的轴被折叠

您可能认为需要

np.all（a[0]）

，

np.all（a[1]）

等，通过沿轴0索引并对每个子阵列执行

np.all

来选择子阵列。这与它的工作原理相反；这将折叠除指定轴之外的每个轴

---

对于2D数组，一种约定与另一种约定相比没有多大优势，但是对于3D和更高版本，NumPy选择的约定更有用。

axis=0

意味着沿着轴0和元素一起，因此

a[0,0]

与

a[1,0]

，

a[0,1]

与[1,1]等进行AND运算。指定的轴将折叠

您可能认为需要

np.all（a[0]）

，

np.all（a[1]）

等，通过沿轴0索引并对每个子阵列执行

np.all

来选择子阵列。这与它的工作原理相反；这将折叠除指定轴之外的每个轴

---

对于二维阵列，一种约定相对于另一种约定没有多大优势，但对于三维及更高版本，NumPy选择的约定更有用。

axis=0

是二维的每列。轴从左开始为0,1,2，等等。我记得看到了一个很好的副本，但我找不到它。将

轴

参数视为正在折叠的轴。当您通过轴=0时，您正在将所有行折叠为一行。-解释了“沿轴求和”的含义。

轴=0

是2D的每列。轴从左开始为0,1,2，等等。我记得看到了一个很好的副本，但我找不到它。将

轴

参数视为正在折叠的轴。当您通过轴=0时，您正在将所有行折叠为一行。-解释了“沿轴求和”的含义。虽然有点晚了，但还是要谢谢你！。我终于明白了。！嗯，虽然有点晚了，但还是要谢谢你！。我终于明白了。！