NumPy参考 >例行程序 >Functional programming > numpy.apply_over_axes
numpy.apply_over_axes（func，a，axes ）[源代码] ¶在多个轴上重复应用功能。
FUNC称为解析度= FUNC（A，轴），其中轴是第一元件的轴线。结果RES函数调用必须具有相同的尺寸一个或一个以下尺寸。如果res的 尺寸小于a的尺寸，则在axis之前插入一个尺寸 。到呼叫FUNC然后重复在各轴的轴，与RES作为第一个参数。
此函数必须接受两个参数func（a，axis）。
输入数组。
应用了func的轴；元素必须是整数。
输出数组。维数是相同的一个，但是其形状可以是不同的。这取决于func是否 相对于输入改变其输出的形状。
也可以看看
apply_along_axis将函数应用于沿给定轴的数组的一维切片。
笔记
此函数等效于使用keepdims = True的可重排序的函数的元组轴参数。从1.7.0版开始，提供给ufuncs的元组轴参数。
例子
>>> a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
>>> a
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]]])
在轴0和2上求和。结果的维数与原始数组的维数相同：
>>> np.apply_over_axes(np.sum, a, [0,2])
array([[[ 60],
[ 92],
[124]]])
ufuncs的元组轴参数是等效的：
>>> np.sum(a, axis=(0,2), keepdims=True)
array([[[ 60],
[ 92],
[124]]])