np.newaxis

最新推荐文章于 2025-03-27 06:28:46 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-27 06:28:46 发布 · 142 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#numpy

本文详细介绍了如何使用NumPy的np.newaxis进行数组维度的扩展，包括从一维到二维，甚至更高维度的转换方法。通过具体代码示例，展示了np.newaxis在不同场景下的应用，帮助读者理解和掌握NumPy数组操作的高级技巧。 
  x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    # the shape of x1 is (5,)
    x1_new = x1[:, np.newaxis]
    # now, the shape of x1_new is (5, 1)
    # array([[1],
    #        [2],
    #        [3],
    #        [4],
    #        [5]])
    x1_new = x1[np.newaxis,:]	
	# now, the shape of x1_new is (1, 5)
   # array([[1, 2, 3, 4, 5]])

再来一个例子

    In [124]: arr = np.arange(5*5).reshape(5,5)
    
    In [125]: arr.shape
    Out[125]: (5, 5)

# promoting 2D array to a 5D array
In [126]: arr_5D = arr[np.newaxis, ..., np.newaxis, np.newaxis]

In [127]: arr_5D.shape
Out[127]: (1, 5, 5, 1, 1)
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...
巴顿将军粗野的战前动员
jink的地盘
07-05 1649
巴顿将军粗野的战前动员　     ●巴顿　　不是所有的英雄都象传奇故事里描述的那样。军中每个战士都扮演一个重要角色。千万不要吊儿郎当，以为自己的任务无足轻重。每个人都有自己的任务，而且必须做好。每个人都是一条长链上的必不可少的环节。大家可以设想一下，如果每个卡车司机都突然决定，不愿再忍受头顶呼啸的炮弹的威胁，胆怯起来，跳下车去，一头栽到路旁的水沟中躲起来，那会产生什么样的后果。这个懦弱的狗 杂
numpy np.newaxis介绍
qq_27390023的博客
12-29 535
np.newaxis是 NumPy 中用于增加数组维度的关键字。它的作用是为数组插入一个新的维度，从而改变数组的形状（shape）。
Python np.newaxis 用法
u011699626的博客
02-06 369
此外，上述操作，我们成功将原始三行两列的二维数据转换成了拥有三层深度，每一层上都拥有一行两列数据的三维数组。参数时，我们可以使用 : 符号替代剩余两个坐标轴上的数据个数，相对更为简便。函数时我们无可避免地需要指定剩余两个坐标轴的数据个数，而当我们使用。相当于对一维数组扩充了一个新的坐标轴，与。相当于对一维数组扩充了一个新的坐标轴，与。可以看到，结论与一维的情况类似，进行坐标轴占位一致。进行坐标轴占位一致。
Numpy数组与np.newaxis
hd2720641894的博客
03-27 236
Numpy数组的形状(a, b, c)由外向内逐层定义，含义：a个外层元素，每个外层元素有b个中层元素，每个中层元素有c个内层元素。a、b、c可分别理解为层、行、列。例：三维数组[ [ [1, 2] , [ 2, 3] ] ]形状为（1,2,2）；[ [ [ 1, 2] ] , [ [ 2, 3] ] ]形状为（2,1,2）np.newaxis本质上是个占位符，用来在指定位置添加一个维度。输出 (3, 1, 2)输出 (3, 2, 1)
【np.newaxis】
wq6qeg88的博客
01-12 393
【代码】【np.newaxis】
np.newaxis作用
热门推荐
weixin_42866962的博客
09-22 8万+
np.newaxis的功能:插入新维度 举个简单的例子介绍一下吧。 栗子1： a=np.array([1,2,3,4,5]) print(a.shape) print (a) 输出： (5,) [1 2 3 4 5] 栗子2： a=np.array([1,2,3,4,5]) aa=a[:,np.newaxis] print(aa.shape) print (aa) 输出：(5, 1) [[1] ...
numpy中的np.newaxis
木盏
11-01 207
空占一个维度而已，等价于None
两句话理解np.newaxis
weixin_42670810的博客
05-13 344
两句话理解np.newaxis 关于维度的理解可以参考：《Numpy,Tensor维度的理解方式》 numpy数组或张量Tensor,中括号[]越靠近外面则越表示低维，越是靠近里面则越表示高维 np.newaxis就是在指定维度增加一维。在原维度左边也就是低维增加维，则直接将原维包裹一个中括号[]即可。如果在原维度右边也就是高维增维，则需要将原维内每个元素加一个中括号[] 例： c = np.array([1,2,3]) c.shape #(3,) a = c[np.newaxis,:] #在原维度
np.newaxis()函数
TheMountainGhost的博客
04-13 2万+
  np.newaxis np.newaxis 的功能是增加新的维度，但是要注意 np.newaxis 放的位置不同，产生的矩阵形状也不同。 通常按照如下规则： np.newaxis 放在哪个位置，就会给哪个位置增加维度 x[:, np.newaxis] ，放在后面，会给列上增加维度 x[np.newaxis, :] ，放在前面，会给行上增加维度 用途： 通常用它将一维的数据转换成一个矩阵，这样就可以与其他矩阵进行相乘。 例1：这里的 x 是一维数据，其 shape 是 4，可以看到通过在列方向上
numpy给array增加维度np.newaxis的实例
09-19
在本篇内容中，我们将详细探讨NumPy库中用于增加数组维度的工具——`np.newaxis`。`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...
np.random.randint()的用法
HUHAN-HIT的博客
05-18 4728
np.random.randint()的用法： np.random.randint(low,high=None,size=None,dtype=‘l’) Method: if low=num1,while high=num2,return random integers from low to high if low=num1,while high=None,return random integ...
Numpy学习笔记
HUHAN-HIT的博客
06-03 495
Numpyx学习笔记
h5py模块
HUHAN-HIT的博客
03-26 390
File模块： 打开和创建文件 f=h5py.File('myfile.hdf5', 'r') HDF5和其他Python文件对象差不多，支持r/w/a的操作，在不使用时需要关闭。 r 只读，文件必须存在 r+ 读和写， 文件必须存在 w 创建文件， w-或者x 创建文件，如果存在则失败 a 读和写如果文件存在，否则创建文件(默认) Datasets Datase...
map函数在Python2和Python3的不同
HUHAN-HIT的博客
03-25 331
1.Python2中的使用 Python2中的map函数返回一个list，例如： name = ['tom','jame',jhon'] age = [23,24,25] gender = ['male','female','male'] map1 = map(None,name,age,gender) for k in map1: print(k) 输出结果： [('tom',23,'mal...
NOTE: python3 内置函数
HUHAN-HIT的博客
03-24 186
NOTE: python3 内置函数 1.常用函数： abs() —— 计算绝对值 max() —— 计算最大值 max(iterable, *[, default=obj, key=func]) -> value max(arg1, arg2, *args, *[, key=func]) -> value With a single iterable argument, retur...
numpy np.newaxis
最新发布
09-08
np.newaxis是 NumPy 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) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值