对教程中 mxnet 中的 sum_axis 感到困惑

Question

我正在阅读 NDarray part 上的 mxnet 教程，我对 sum_axis 函数的使用感到困惑，示例是：

>>> a = mx.nd.ones((2,3))
>>> c = mx.nd.sum_axis(a, axis=1)
>>> c.asnumpy()
    array([ 3.,  3.], dtype=float32)
>>> c = mx.nd.sum_axis(a, axis=0)
>>> c.asnumpy()
    array([ 2.,  2.,  2.], dtype=float32)

我想知道当参数axis的值为1时，我认为它应该输出

array([ 2.,  2.,  2.], dtype=float32)

但不是

array([ 3.,  3.], dtype=float32)

当参数axis 的值为1 时，我认为sum_axis 应该计算沿列的总和，但结果显示它沿行计算总和。

而且似乎numpy 也是这样计算的，我真的不明白为什么会这样。 所以有人可以解释一下吗？

谢谢！！

Answer 1

Numpy 已经描述了二维数组中的轴。一个二维数组有两个对应的轴：第一个垂直向下穿过行（轴 0），第二个垂直向下穿过列（轴 1）。

例如检查链接 https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.12.0/glossary.html MXNet 也是如此。所以，在你上面提到的例子中： a = [[ 1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]

axis 0 表示垂直向下。因此，它将为您提供输出 [2., 2., 2.] 和轴 1 表示水平跨列。所以，它会给你输出 [3., 3.]