NumPyの軸(axis)について - Qiita

ディープラーニングの根幹ともいえるPythonのNumPyですが、多次元配列を把握するのはややもすると難しく感じられます。特に軸(axis)については混乱することがあります。３次元までは何とか空間的にイメージできますが、４次元以降となると難しくなります。物理学とかでテンソルを学んだ場合はそうではないのかもしれませんが、機械学習で初めてテンソルに出会った人（私）にとってはそうでしょう。この記事は知っている人にとっては、当たり前のことかもしれませんが、自分の備忘録としても残しておきたいと思います。 1. np.sum np.sumを例に軸のイメージをつかみます。直感的な理解としては以下のブログが役立ちます。 NumPyの軸(axis)と次元数(ndim)とは何を意味するのか b = array([[[0, 1], [2, 3], [4, 5]], [[0, 1], [2, 3], [4, 5]