np.newaxis()函數(shù)的具體使用
更新時(shí)間：2023年03月13日 15:45:28 作者：TheMountainGhost
本文主要介紹了np.newaxis()函數(shù)的具體使用，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
np.newaxis
np.newaxis 的功能是增加新的維度，但是要注意 np.newaxis 放的位置不同，產(chǎn)生的矩陣形狀也不同。
通常按照如下規(guī)則：
np.newaxis 放在哪個(gè)位置，就會(huì)給哪個(gè)位置增加維度
- x[:, np.newaxis] ，放在后面，會(huì)給列上增加維度
- x[np.newaxis, :] ，放在前面，會(huì)給行上增加維度
用途： 通常用它將一維的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)矩陣，這樣就可以與其他矩陣進(jìn)行相乘。
例1：這里的 x 是一維數(shù)據(jù)，其 shape 是 4，可以看到通過(guò)在列方向上增加新維度，變成了 4 x 1 的矩陣，也就是在 shape 的后面發(fā)生了變化。
x = np.array([1, 2, 3, 4]) print(x.shape) x_add = x[:, np.newaxis] print(x_add.shape) print(x_add) >>> (4,) (4, 1) [[1] ?[2] ?[3] ?[4]]
例2：通過(guò)在行方向上增加新的維度，變成了 1 x 4 的矩陣，也就是在 shape 的前面發(fā)生了變化。
x = np.array([1, 2, 3, 4]) print(x.shape) x_add = x[np.newaxis, :] print(x_add.shape) print(x_add) >>> (4,) (1, 4) [[1 2 3 4]]
例3：給矩陣增加一個(gè)維度。
x = np.array([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]) print(x.shape) x_add = x[:, np.newaxis] print(x_add) print(x_add.shape) >>> (2, 4) [[[1 2 3 4]] ?[[2 3 4 5]]] (2, 1, 4)
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