np.newaxis作用

最新推荐文章于 2022-10-29 18:41:09 发布
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分类专栏： python语法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chunlinqin/article/details/115480117
博客主要探讨了np.newaxis的作用，np.newaxis是信息技术领域中在处理数据时可能会用到的一个操作，能对数据维度进行调整。

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np.newaxis作用

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【Python】np.newaxis()函数用法详解
Danger的博客
02-13 6883
【Python】np.newaxis()函数用法详解
Python np.newaxis 作用
GISer and Coder
01-17 289
np.newaxis作用
关于np.newaxis的一点心得
JudasOk的博客
04-24 1129
1.np.newaxis的意思是为数组多加一个轴，但是这个轴加在哪里呢？import numpy as npa = np.array([             [[10,11,12],              [13,14,15],              [16,17,18]],             [[19,20,21],              [22,23,24],      ...
np.newaxis的用法
Smartboy1996的博客
03-04 807
np.newaxis 1.等价形式 np.newaixs==None ——参考 这篇博客。 2.用法 因为我们平时都是所用的矩阵乘法都是两个二维的矩阵相乘，而通过 arr=np.array([1,2,3]) 得到的是一维数组，它的shape==(3,)，同时arr.ndim==1，我是这么理解的，它既可以看成 shape=(3,1) 的矩阵，也可以看成是 shape=(1,3) 的矩阵。所以需要指...
【Numpy基础】np.newaxis函数解析
sxl的博客
10-29 1052
[1]numpy中newaxis函数的基本用法及其理解（傻瓜版）
numpy np.newaxis 的实用分享
09-18
在numpy库中，`np.newaxis`是一个非常有用的特性，它允许你在数组操作中添加新的轴，从而改变数组的维度。这个特性在处理多维数组时尤其有用，可以帮助我们更灵活地进行索引、拼接和计算。下面我们将深入探讨`np....
一文搞定 python 的广播机制与 np.newaxis
12-21
先看看 np.newaxis 是啥， >>> print(np.newaxis) None 佛了。。。 有啥用呢？ >>> data.shape (300, 2) >>> data[:,np.newaxis].shape (300, 1, 2) >>> data[np.newaxis,:].shape (1, 300, 2) 比较管用的是 data...
numpy给array增加维度np.newaxis的实例
09-19
`np.newaxis`是NumPy中一个特殊的索引对象，它也可以通过`None`来调用，主要作用是在数组的指定位置增加一个新的轴。这在多维数组的运算中非常有用，因为它能够让我们在不复制数据的情况下改变数组的形状。下面是...
np.newaxis知识点整理
浅笑古今的博客
11-23 279
做kaggle比赛时，看到有方法中用到np.newaxis，现将知识点整理如下。 >>import numpy as np >>type(np.newaxis) NoneType >>np.newaxis == None True 可以发现np.newaxi等价于 None。1 >>x = np.array([0, 1, 2]) >...
关于np.newaxis的理解
Lemon的博客
02-06 3290
np.newaxis的作用就是在这一位置增加一个维度，这一位置指的是np.newaxis所在的位置 x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # the shape of x1 is (5,) 这里x1的shape为(5,),这里我们用newaxis，改变维度 x1_new = x1[:, np.newaxis] # now, the shape of x1_...
python np.newaxis
mameng1的博客
01-18 3万+
np.newaxis的功能是插入新维度，看下面的例子： a=np.array([1,2,3,4,5]) print a.shape print a 输出结果 (5,) [1 2 3 4 5] 可以看出a是一个一维数组, x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis] a=np.array([1,2,3,4,5]) b=a[np.
np.newaxis 为 numpy.ndarray（多维数组）增加一个轴
热门推荐
11-08 8万+
索引多维数组的某一列时返回的是一个行向量>>> X = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) >>> X[:, 1] array([2, 6, 10]) // 这里是一个行 >>> X[:, 1].shape // X[:, 1] 的用法完全等同于一个行，而不是一个列， (3, )所以，
关于python 中np.newaxis的用法
fei
06-07 2万+
顾名思义，np.newaxis的作用就是选取部分的数据增加一个维度，如用创建如下一个4*4的数组 array=random.rand(4,4) 输出为 array([[0.45284467, 0.27883581, 0.72870975, 0.03455946], [0.74005136, 0.52413785, 0.78433733, 0.80114353], ...
numpy.newaxis的使用
微念的博客
03-21 1万+
作用         numpy.newaxis从字面上来理解就是用来创建新轴的，或者说是用来对array进行维度扩展的。 举例 >>> import numpy as np >>> x = np.array([1, 2, 3, 4]) >>
numpy函数之np.newaxis
叶强的博客
10-17 5455
np.newaxis
关于np.newaxis的一点理解
moluchase的专栏
11-23 3万+
经常在sklearn上看到np.newaxis，这里记录一下我的理解 np.arange(0, 10) 这句话 生成的是一个一维的数组，如下： [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 输出其shape：(10,) 那么我如何才能将其转化为shape=(1,10)呢 可以用两种方法： 1.使用shape y=np.arange(1, 11) y.shape=(10,1) prin
关于np.newaxis的使用规律
mst9009的博客
04-04 1386
之前一直困惑np.newaxis的用法，每次遇到都一脸懵逼，网上特有不少博客对它的解释，不过大多都是举一些例子，乍一看还是不知所云，摸不着规律博客https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/49725065 中提到，np.newaxis与None等价，作用就是为numpy数组增加一个轴来改变数组维度import numpy as nptype(...
np.newaxis有什么作用
最新发布
03-08
### np.newaxis的作用 `np.newaxis` 是 NumPy 中用于增加数组维度的一种简便方法，其实质是在特定位置插入一个新的轴（即维度），该新轴的大小为1。这种操作对于调整数组形状非常有用，比如可以方便地将一维数组转换成二维或多维数组。 #### 向量转置例子 通过 `np.newaxis` 可以轻松实现向量到列或行向量之间的转换： ```python import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) column_vector = a[:, np.newaxis] # 将一维数组变为列向量 row_vector = a[np.newaxis, :] # 或者将其变成行向量 print("原始数组:", a.shape) print("作为列向量:\n", column_vector, "\n其shape为:", column_vector.shape) print("作为行向量:\n", row_vector, "\n其shape为:", row_vector.shape) ``` 上述代码展示了如何利用 `np.newaxis` 来改变数组的形态[^1]。 #### 广播机制支持 另一个重要应用场景在于配合广播机制使用，在某些情况下为了使两个不同形状的数据能够相加减乘除等运算而需要临时扩展其中一个数据的维度；此时就可以借助 `np.newaxis` 实现这一点。 例如当我们将一个 (m,) 形状的一维数组与一个 (n,m) 的二维数组进行逐元素相加时，如果希望前者能像后者那样拥有 n 行，则可以在前面加上新的轴使其成为 (1,m)，这样就能满足广播条件了: ```python b = np.random.rand(4, 3) # 创建一个随机数构成的4x3矩阵 c = b.sum(axis=1) # 计算每行之和得到长度为4的一维数组 d = c[:, np.newaxis] # 增加一个新轴使得它成为一个4x1的列向量 result = b + d # 利用广播特性完成加法运算 print(result) ``` 这里可以看到 `np.newaxis` 如何帮助我们处理更复杂的多维数组间的计算需求[^4]。 #### 替代方案 值得注意的是，除了显式的 `np.newaxis` 关键字外，还可以直接使用 Python 内建的对象 `None` 达到相同的效果，因为二者实际上是同一个对象实例。这意味着下面两段代码是完全等效的： ```python arr = np.array([[1], [2]]) new_arr_1 = arr[np.newaxis, :] new_arr_2 = arr[None, :] if np.array_equal(new_arr_1, new_arr_2): print('两者确实相等') else: print('存在差异') ``` 这段程序会输出 “两者确实相等”，证明这两种方式产生的结果一致[^3]。
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