关于np.newaxis的一点理解

关于np.newaxis的用法，出现了很多介绍，这一篇相对来说是比较容易理解的。

文章转载自：https://blog.youkuaiyun.com/molu_chase/article/details/78619731

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

1. y=np.arange(1, 11)
2. y.shape=(10,1)
3. print(y)

结果如下：

1. [[ 1]
2. [ 2]
3. [ 3]
4. [ 4]
5. [ 5]
6. [ 6]
7. [ 7]
8. [ 8]
9. [ 9]
10. [10]]

2. 使用np.newaxis

print(np.arange(0, 10)[:, np.newaxis])

结果如下：

1. [[0]
2. [1]
3. [2]
4. [3]
5. [4]
6. [5]
7. [6]
8. [7]
9. [8]
10. [9]]

如上所示，应该清楚了np.newaxis了吧

上面的代码实质就是将原本的(10,)移到行上，然后新增一列