2025年numpy添加新的维度:newaxis

numpy添加新的维度:newaxisnumpy 中包含的 newaxis 可以给原数组增加一个维度 np newaxis 放的位置不同 产生的新数组也不同 一维数组 x np random randint 1 8 size 5 x Out 48 array 4 6 6 6 5 x1 x np newaxis

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numpy中包含的newaxis可以给原数组增加一个维度

np.newaxis放的位置不同,产生的新数组也不同

一维数组

x = np.random.randint(1, 8, size=5) x Out[48]: array([4, 6, 6, 6, 5]) x1 = x[np.newaxis, :] x1 Out[50]: array([[4, 6, 6, 6, 5]]) x2 = x[:, np.newaxis] x2 Out[52]: array([[4], [6], [6], [6], [5]])

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由以上代码可以看出,当把newaxis放在前面的时候

以前的shape是5,现在变成了1 × 5,也就是前面的维数发生了变化,后面的维数发生了变化

而把newaxis放后面的时候,输出的新数组的shape就是5 × 1,也就是后面增加了一个维数

所以,newaxis放在第几个位置,就会在shape里面看到相应的位置增加了一个维数


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如下:

这里写图片描述

一般问题

经常会遇到这样的问题,需要从数组中取出一部分的数据,也就是取出“一片”或者“一条”

比如需要从二维数组里面抽取一列

取出来之后维度却变成了一维

假如我们需要将其还原为二维,就需要上面的方法了

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