深度学习中的 shape以及 axis的含义以及使用
1、shape的含义
dataframe 或者 tensor 都可以有 shape的属性，譬如（6,3）表示 行=6；列=3
2、axis
譬如 3个dataframe 需要合并，此时就需要 axis
data = []
for path in train_file:
train_data = pd.read_csv(path)
train_data.fillna(0, inplace=True)
data.append(train_data)这个时候需要把 data 这个list的数据合并，先让是 希望 行相加，列不变。
axis=0 表示：行相加
axis=1表示 ：列相加
所以此时应该是：
train_data = pd.concat(data, axis=0, ignore_index=True)