mindspore.numpy.apply_over_axes

mindspore.numpy.apply_over_axes(func, a, axes)[源代码]

在多个轴上重复应用 func 函数。 res = func(a, axis) ，其中 axis 是 axes 的第一个元素。函数返回的结果 res 具有与 a 相同的维度或少一个维度。如果 res 比 a 少一个维度，则在 aixs 之前插入一个维度。然后将 res 作为 func 的第一个参数，对 axes 中的每个轴重复调用 func 。

参数：

func (function) - 该函数必须有两个参数 a ， axis 。
a (Union[int, float, bool, list, tuple, Tensor]) - 输入的Tensor。
axes (Union[int, list, tuple]) - 应用 func 函数的轴。输入元素必须是整数

返回：

Tensor，维度与 a 的相同，但shape可以不同。这取决于 func 函数是否改变输出的shape。

异常：

TypeError - 如果输入的 a 不是类似数组的对象，或者 axes 参数的类型不是int型或int型的序列。
ValueError - 如果 axes 中的轴重复或超出索引范围。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore.numpy as np
>>> x = np.arange(10).reshape(2, 5).astype('float32')
>>> print(x)
[[0. 1. 2. 3. 4.]
 [5. 6. 7. 8. 9.]]
>>> print(np.apply_over_axes(np.sum, x, axes=0))
[[ 5.  7.  9. 11. 13.]]