np.newaxis

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

>> 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]])

>> x[:, np.newaxis].shape
 (3, 1)


原文:https://blog.youkuaiyun.com/lanchunhui/article/details/49725065 
 

np.newaxisNumPy 中用于增加数组维度的关键字,其作用是为数组插入一个新的维度,从而改变数组的形状(shape),增加的维度大小为 1。np.newaxis等价于None,可以作为索引使用,用于在指定位置增加一个维度[^1]。 ### 基本使用方法 #### 在第 0 维增加一个维度 ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) # 原始数组 shape: (3,) new_arr = arr[np.newaxis, :] # shape: (1, 3) print(new_arr) # Output: # [[1 2 3]] ``` #### 在最后一维增加一个维度 ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) new_arr = arr[..., np.newaxis] print(new_arr.shape) # Output: (3, 1) ``` #### 在指定位置增加一个维度 ```python import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) new_arr = arr[:, np.newaxis, :] print(new_arr.shape) # Output: (2, 1, 3) ``` ### 替换用法 np.newaxis可以替换成None,二者具有一样的效果,只是np.newaxis可读性更强。对于连续的多个":",有更简便的表达方式"..."。例如: ```python import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = a[..., None, :] # 等同于 b = a[..., np.newaxis, :] print(b.shape) # Output: (1, 3) ``` ### 更多维度增加示例 - 一维数组变二维数组,在第 0 维增加维度 ```python import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) y = x[np.newaxis, :] print(y.shape) # Output: (1, 10) ``` - 一维数组变二维数组,在最后一维增加维度 ```python import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) y = x[:, np.newaxis] print(y.shape) # Output: (10, 1) ``` - 一维数组变三维数组 ```python import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) y = x[np.newaxis, :, np.newaxis] print(y.shape) # Output: (1, 10, 1) ```
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