np.newaxis实用

最新推荐文章于 2021-12-06 20:22:37 发布

起飞的木木

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分类专栏： # python实用信息

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本文详细解析了NumPy中np.newaxis的作用及其在数组操作中的应用，包括如何使用None替代np.newaxis进行数组维度扩展，以及在多维数组索引和数据拼接中的实用技巧。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

>> type(np.newaxis)
NoneType
>> np.newaxis == None
True
因此可以用None替代

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]])

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

2. 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, )

如果我索引多维数组的某一列时，返回的仍然是列的结构，一种正确的索引方式是：

>>>X[:, 1][:, np.newaxis]
array([[2],
      [6],
      [10]])

如果想实现第二列和第四列的拼接（层叠）：

>>>X_sub = np.hstack([X[:, 1][:, np.newaxis], X[:, 3][:, np.newaxis]])           
                   % hstack：horizontal stack，水平方向上的层叠
>>>X_sub
array([[2, 4]
      [6, 8]
      [10, 12]])

当然更为简单的方式还是使用切片：

>> X[:, [1, 3]]
array([[ 2,  4],
       [ 6,  8],
       [10, 12]])

原文链接：https://www.cnblogs.com/onemorepoint/p/8110523.html