np.newaxis,增加维度

最新推荐文章于 2024-03-06 00:37:02 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： numpy
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DoubleIceFire/article/details/80052218
本文通过实例展示了如何使用NumPy的np.newaxis来为一维数组增加维度，包括将一维数组转换为行向量和列向量，并介绍了转换前后数组形状的变化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

np.newaxis,增加维度

In [1]: np.linspace(1, 10, 10)
Out[1]: array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])

In [2]: np.linspace(1, 10, 10)[np.newaxis,:]
Out[2]: array([[ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.]])

In [3]: np.linspace(1, 10, 10)[:,np.newaxis]
Out[3]:
array([[ 1.],
[ 2.],
[ 3.],
[ 4.],
[ 5.],
[ 6.],
[ 7.],
[ 8.],
[ 9.],
[ 10.]])

In [4]: np.linspace(1, 10, 10).shape
Out[4]: (10,)

In [5]: np.linspace(1, 10, 10)[np.newaxis,:].shape
Out[5]: (1, 10)

In [6]: np.linspace(1, 10, 10)[:,np.newaxis].shape
Out[6]: (10, 1)

Numpy给数组增加一个维度
Tan_jianchi的博客
10-07 2万+
Numpy给数组升维度 背景 很多数据计算都是二维和三维，对于一维数组为了形状的匹配就需要进行升维。 需要 在不该表数组数据的情况下，添加数组维度： 原始数组：arr=[4,5,6,7]，其shape为（4，），取值为arr[0],arr[1],arr[2],arr[3] 变形后数组:arr=[[4,5,6,7]],其shape（1，4），取值为arr[0，0]，arr[0，1]，arr[0，2]，arr[0，3] 升维的3种方法 np.newaxis 关键字，使用索引的语法给数组添加维度 np.
np.newaxis用法详解
weixin_30621711的博客
10-18 153
np.newaxis,增加维度 In [1]: np.linspace(1, 10, 10) Out[1]: array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.]) In [2]: np.linspace(1, 10, 10)[np.newaxis,:] Out[2]: array([[ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9...
【Numpy】给数组增加一个维度
最新发布
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03-06 3491
📚【Numpy】轻松掌握数组维度增加技巧！🚀 一文带你了解为什么需要增加数组维度，以及如何轻松实现这一目标。🤔 深入探索Numpy数组的基本属性，通过实例展示如何快速增加一个维度。💡 掌握何时需要增加维度，提升数据处理效率。📘 实际应用案例带你领略维度增加的魅力。🌈 总结回顾，让你对Numpy数组维度操作有更全面的认识。快来一起学习吧！#Numpy数组 #增加维度 #数据处理 #机器学习
numpy添加新的维度：newaxis
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xtingjie的博客
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numpy中包含的newaxis可以给原数组增加一个维度np.newaxis放的位置不同，产生的新数组也不同一维数组x = np.random.randint(1, 8, size=5)x Out[48]: array([4, 6, 6, 6, 5])x1 = x[np.newaxis, :]x1 Out[50]: array([[4, 6, 6, 6, 5]])x2 = x[:, np.newax
np.newaxis的用法
lvla_juan的博客
07-29 366
np.newaxis的作用是对已有数据增加一个维度： x = np.random.randint(1, 8, size=5) x.shape (5,) #原始唯独 x1 = x[np.newaxis, :] x1.shape (1, 5) #维度变为（1，5） x1 array([[1, 6, 6, 3, 2]]) x2 = x[:, np.newaxis] x2.shape...
Numpy系列(五)给数组增加一个维度
小小何先生的学习之旅
08-16 4万+
  3种方法： np.newaxis：关键字，使用索引的语法给数组添加维度 np.expand_dims(arr, axis)：方法，和np.newaxis实现一样的功能，给arr在axis位置添加维度 np.reshape(a, newshape)：方法，给一个维度设置为1完成升维 方法1：np.newaxis关键字   注意：np.newaxis其实就是None的别名   即以下所有的np.newaxis的位置，都可以用None替代   数据现在是一行*五列，数据本身没有增减，只是多了一级括号。
Numpy怎样给数组增加一个维度 _
hello_program_world的博客
08-05 3万+
Numpy怎样给数组增加一个维度 背景： 很多数据计算都是二维或三维的，对于一维的数据输入为了形状匹配，经常需升维变成二维 需要： 在不改变数据的情况下，添加数组维度；（注意观察这个例子，维度变了，但数据不变） 原始数组：一维数组arr=[1,2,3,4]，其shape是(4, )，取值分别为arr[0],arr[1],arr[2],arr[3] 变形数组：二维数组arr[[1,2,3,4]]，其shape实(1,4), 取值分别为a[0,0],a[0,1],a[0,2],a[0,3] 实操： 经常需
【Python】np.newaxis()函数用法详解
Danger的博客
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【Python】np.newaxis()函数用法详解
[450]numpy.newaxis用法
周小董
12-12 758
>> type(np.newaxis) NoneType >> np.newaxis == None True np.newaxis 在使用和功能上等价于 None，查看源码发现：newaxis = None，其实就是 None 的一个别名。 np.newaxis,增加维度 In [1]: np.linspace(1, 10, 10) Out[1]: array([ 1....
numpy中newaxis的用法
fourierr的博客
06-07 3972
newaxis顾名思义就是插入新维度的意思，比如原来是一维数剧变成二维数剧，原来是二维变成三维，python将二维数组变为三维数组的举例如下：x_data = np.linspace(-1,1,6) a=x_data.reshape((2,3)) c = a[:,np.newaxis,:] b = a[np.newaxis,:,:] d = a[:,:,np.newaxis] print(a.s...
numpy添加新的维度:newaxis的方法
09-20
今天小编就为大家分享一篇numpy添加新的维度:newaxis的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
np.newaxis 实现为 numpy.ndarray(多维数组)增加一个轴
01-02
如下所示： >> type(np.newaxis) NoneType >> np.newaxis == None True np.newaxis 在使用和功能上等价于 None，查看源码发现：newaxis = None，其实就是 None 的一个别名。 1. np.newaxis 的实用 >> x = np.arange(3) >> x array([0, 1, 2]) >> x.shape (3,) >> x[:, np.newaxis] array([[0], [1], [2]]) >> x[:, None] array([[0], [1], [2]]
np.newaxis用法
qq_39716601的博客
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np.newaxis顾名思义，增加新的维度，使用方法如下： X = np.linspace(0,6,6)[:, np.newaxis] y = np.linspace(0,6,6)[np.newaxis, :] print('X:', X) print('y:', y) 输出结果如下： X: [[ 0. ] [ 1.2] [ 2.4] [ 3.6] [ 4.8] [ 6. ]] y: ...
numpy中newaxis函数的基本用法及其理解（傻瓜版）
m0_46330603的博客
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newaxis是numpy中的一个函数，顾名思义，就是插入新维度的意思，比如将一维数组变成二维数组，二维变成三维等。 最基本的，将一维数组变为二维数组的举例如下： import numpy as np x=np.arange(4) print(x)#初始的一维数组 print(x[np.newaxis,:])#得到的二维数组 print(x[:,np.newaxis])#得到的另一个二维数组 输出结果： [0 1 2 3] [[0 1 2 3]] [[0] [1] [2] [3]] 可以看到，ne
np.newaxis的用法、np.newaxis的用法、 fit，norm，hist的使用、get_dummies （）用法
am_student的博客
11-22 2044
数据处理常用的预处理操作
Numpy给数组增加维度的操作
XUE FENG!的博客
03-23 7740
不说其他的，直接给个例子就懂了。 a是一个一维数组 a = np.array([0.0, 10.0, 20.0, 30.0]) print(a.shape,a[:, np.newaxis],a[:, np.newaxis].shape) #输出 (4,) [[ 0.] [10.] [20.] [30.]] (4, 1) 表示给a增加一个维度，4行1列，换个方向呢？ print(a.shape,a[np.newaxis,:],a[ np.newaxis,:].shape) #输出
为numpy数组增加一个维度的方法
小葱拌豆腐
01-07 1万+
skearn中要求输入的特征数组至少二维，而有时特征数组不符合要求，需要增维 如 a=np.array([1,2,3]) 方法 0.利用数组长度扩维 b=a.reshape(((len(a),1)))#(3,1) 1.直接扩维 c=a.reshape(-1,1)#(3,1) -1的意义:根据另一个参数的维度计算出数组的另外一个shape属性值。 [[1] [2] [3]] c=a.re...
numpy中bincount、repeat、newaxis以及assert的用法详解
lighting
01-31 1770
一、numpy.bincount详解 先给出官网上的解释。 函数的功能：统计输入数组中每个元素出现的次数。当然输入数组中的每个元素必须是非负的。 函数的参数： X : 一维数组的形式，数组元素需是非负整数 weights: 数组，与输入数组X拥有相同的sha
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