np.newaxis

最新推荐文章于 2021-12-07 10:23:16 发布

贰月是平月吖

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np.newaxis是numpy中用于增加数组维度的工具，通过在切片操作中使用它，可以改变数组的形状。例如，当np.newaxis位于不同位置时，会相应地在原数组的维度前插入1，不影响原有数据，只改变形状。例如，对于一个形状为(a, b, c)的数组，通过在不同位置插入np.newaxis，可以得到形状为(a, 1, b, c)，(1, a, b, c)，(1, 1, a, b, c)等的数组。" 105707861,9469246,C语言编程实践：课后习题解析,"['C语言编程', '算法', '数学问题', '程序设计基础', '逻辑推理']

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功能：np.newaxis是用来给数组a增加维度的
格式：a[np.newaxis和:的组合]，如a[:,np.newaxis]，a[np.newaxis, np.newaxis, :]

详解：np.newaxis在[]中第几位，a.shape的第几维就变成1，a的原来的维度依次往后排。
例子：若a.shape=(a ,b, c)
a[:, np.newaxis].shape= (a, 1, b, c)
a[:, np.newaxis, np.newaxis].shape= (a, 1, 1, b, c)
a[np.newaxis, :].shape= (1, a, b, c)
a[np.newaxis, np.newaxis, :].shape= (1, 1, a, b, c)
a[np.newaxis, :, np.newaxis].shape= (1, a, 1, b, c)
a[np.newaxis, :, np.newaxis, :].shape= (1, a, 1, b, c)

另外，np.newaxis=None，看代码最后一行

import numpy as np
x = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)
print('x.shape=', x.shape)
print('x[np.newaxis, :, np.newaxis, :].shape=', x[None, :, None, :].shape)  # 另外，np.newaxis=None

x.shape= (2, 3, 4)
x[np.newaxis, :, np.newaxis, :].shape= (1, 2, 1, 3, 4)