np.newaxis 实现为 numpy.ndarray(多维数组)增加一个轴

如下所示:

>> type(np.newaxis)

NoneType

>> np.newaxis == None

True

np.newaxis 在使用和功能上等价于 None,查看源码发现:newaxis = None,其实就是 None 的一个别名。

1. np.newaxis 的实用

>> 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. 索引多维数组的某一列时返回的是一个行向量

>>> X = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

>>> X[:, 1]

array([2, 6, 10]) % 这里是一个行

>>> X[:, 1].shape % X[:, 1] 的用法完全等同于一个行,而不是一个列,

(3, )

如果我们索引多维数组的某一列时,返回的仍然是列的结构,一种正确的索引方式是:

>>>X[:, 1][:, np.newaxis]

array([[2],

[6],

[10]])

如果想实现第二列和第四列的拼接(层叠):

>>>X_sub = np.hstack([X[:, 1][:, np.newaxis], X[:, 3][:, np.newaxis]])

% hstack:horizontal stack,水平方向上的层叠

>>>X_sub

array([[2, 4]

[6, 8]

[10, 12]])

当然更为简单的方式还是使用切片:

>> X[:, [1, 3]]

array([[ 2, 4],

[ 6, 8],

[10, 12]])

3. 使用 np.expand_dims

>> X = np.random.randint(0, 9, (2, 3))

>> mean_X = np.mean(X, axis=0)

>> X - mean_X # 这样做是没有问题的

>> mean_X = np.mean(X, axis=1)

>> X - mean_X

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,3) (2,)

此时便需要手动的调整 mean_X 的维度,使其能够 broadcast,有以下三种方式,在指定的轴上进行 broadcast:

mean_X[:, None]

mean_X[:, np.newaxis]

mean_X = np.expand_dims(mean_X, axis=1)

以上这篇np.newaxis 实现为 numpy.ndarray(多维数组)增加一个轴就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

以上是 np.newaxis 实现为 numpy.ndarray(多维数组)增加一个轴 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/353780.html

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