почему последняя ось работает так же, как первая ось в np.r_?

Question

Я пытаюсь понять параметры np.r _.

Я много искал.

Примеры в этом посте не содержат параметров.

примеры в этом посте не содержат параметров, которые вдохновляют меня.

я знаю, что первый параметр - это ось (объединяется строкой, если в нуле '0'np.r_['0', a, a]), а секунда - это число измерений (3-ий определен np.r_['1,3', a, a]).

здесь - кодировка.

a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
np.r_['0', a, a]

дает

array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])

и

np.r_['1', a, a]

и

np.r_['-1', a, a] # concatenate along last axis

дают

array([[0, 1, 2, 0, 1, 2],
       [3, 4, 5, 3, 4, 5]])

последний ('-1') взят из справочного руководства numpy.

У меня вопрос, почему последняя ось работает так же, как и первая ось?

. Есть ли пример для различения '1' и '-1' для первых параметров.

Answer 1

с использованием трехмерного массива покажет разницу.

>>> a27 = np.arange(27).reshape((3,3,3))
>>> np.r_['1', a27, a27]
array([[[ 0,  1,  2],
        [ 3,  4,  5],
        [ 6,  7,  8],
        [ 0,  1,  2],
        [ 3,  4,  5],
        [ 6,  7,  8]],

       [[ 9, 10, 11],
        [12, 13, 14],
        [15, 16, 17],
        [ 9, 10, 11],
        [12, 13, 14],
        [15, 16, 17]],

       [[18, 19, 20],
        [21, 22, 23],
        [24, 25, 26],
        [18, 19, 20],
        [21, 22, 23],
        [24, 25, 26]]])
>>> np.r_['-1', a27, a27]
array([[[ 0,  1,  2,  0,  1,  2],
        [ 3,  4,  5,  3,  4,  5],
        [ 6,  7,  8,  6,  7,  8]],

       [[ 9, 10, 11,  9, 10, 11],
        [12, 13, 14, 12, 13, 14],
        [15, 16, 17, 15, 16, 17]],

       [[18, 19, 20, 18, 19, 20],
        [21, 22, 23, 21, 22, 23],
        [24, 25, 26, 24, 25, 26]]])