numpy np.newaxis 의 실 용적 공유

1551 단어 numpynp.newaxis
다음 과 같다.

>> type(np.newaxis)
NoneType
>> np.newaxis == None
True
np.newaxis 는 사용 과 기능 에 있어 서 None 와 같 습 니 다.사실은 None 의 별명 입 니 다.
1.np.newaxis 의 실 용적

>> 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.색인 다 차원 배열 의 한 열 을 되 돌 릴 때 줄 벡터

>>> X = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
>>> X[:, 1]
array([2, 6, 10])    %       
>>> X[:, 1].shape    % X[:, 1]            ，      ，
(3, )
만약 내 가 다 차원 배열 의 한 열 을 색인 할 때 돌아 오 는 것 은 여전히 열 구조 이 고 정확 한 색인 방식 은:

>>>X[:, 1][:, np.newaxis]
array([[2],
   [6],
   [10]])
두 번 째 열 과 네 번 째 열의 연결(레이 어드)을 실현 하려 면:

>>>X_sub = np.hstack([X[:, 1][:, np.newaxis], X[:, 3][:, np.newaxis]])      
          % hstack：horizontal stack，        
>>>X_sub
array([[2, 4]
   [6, 8]
   [10, 12]])
물론 더 쉬 운 방법 은 슬라이스 를 사용 하 는 것 이다.

>> X[:, [1, 3]]
array([[ 2, 4],
    [ 6, 8],
    [10, 12]])
이상 의 이 numpy np.newaxis 의 실 용적 인 공 유 는 바로 편집장 이 여러분 에 게 공유 한 모든 내용 입 니 다.여러분 에 게 참고 가 되 고 저희 도 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.
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