np.newaxis 的使用

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风吹稻花香 发表于 2021/06/05 01:16:30 2021/06/05
【摘要】 np.newaxis 在使用和功能上等价于 None，其实就是 None 的一个别名。 1. np.newaxis 的使用 1 >> x = np.arange(3) 2 >> x 3 array([0, 1, 2]) 4 >> x.shap...

np.newaxis 在使用和功能上等价于 None，其实就是 None 的一个别名。

1. np.newaxis 的使用

1 
>> x = np.arange(3)
2 
>> x
3 
array([0, 1, 2])
4 
>> x.shape
5 
(3,)
6 
​
7 
>> x[:, np.newaxis]
8 
array([[0],
9 
       [1],
10 
       [2]])
11 
​
12 
>> x[:, None]
13 
array([[0],
14 
       [1],
15 
       [2]])
16 
​
17 
>> x[:, np.newaxis].shape
18 
 (3, 1)
19 
​

2. 索引多维数组的某一列时返回的是一个行向量

1 
>>> X = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
2 
>>> X[:, 1]
3 
array([2, 6, 10])       % 这里是一个行
4 
>>> X[:, 1].shape       % X[:, 1] 的用法完全等同于一个行，而不是一个列，
5 
(3, )

所以，一种正确的索引方式是：

1 
>>>X[:, 1][:, np.newaxis]
2 
array([[2],
3 
      [6],
4 
      [10]])

如果想实现第二列和第四列的拼接（层叠）：

1 
>>>X_sub = np.hstack([X[:, 1][:, np.newaxis], X[:, 3][:, np.newaxis]])          
2 
                   % hstack：horizontal stack，水平方向上的层叠
3 
>>>X_sub
4 
array([[2, 4]
5 
      [6, 8]
6 
      [10, 12]])

文章来源: blog.csdn.net，作者：网奇，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/77018329

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