mindspore.numpy.apply_along_axis

mindspore.numpy.apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs)

在指定轴的一维切片上调用给定函数。执行 func1d(a, *args, **kwargs) ，其中 func1d 在一维数组上运算， a 是 arr 沿着指定 axis 的一维切片。

参数：

• func1d (function) - Maps (M,) -> (Nj…) 。该函数仅接受输入为一维数组，应用于沿指定轴的 arr 的一维切片。

• axis (int) - 指定 arr 所需切片的轴。

• arr (Tensor) - 输入的数组，且输入包含数组shape (Ni…, M, Nk…) 。

• args (any) - func1d 的附加参数。

• kwargs (any) - func1d 的附加命名参数。

返回：

Tensor，shape为 (Ni…, Nj…, Nk…) ，除了 axis 那一维 ，它的shape与 arr 的shape相同。 axis 那一维被替换为 func1d 的返回值shape。因此，如果 func1d 返回标量，则输出的维度将比 arr 少一个。

异常：

• ValueError - 如果 axis 超出索引范围。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore.numpy as np
>>> b = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
>>> print(np.apply_along_axis(np.diag, -1, b))
[[[1 0 0]
[0 2 0]
[0 0 3]]
[[4 0 0]
[0 5 0]
[0 0 6]]
[[7 0 0]
[0 8 0]
[0 0 9]]]