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Python-numpy-newaxis

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转自：https://blog.csdn.net/xtingjie/article/details/72510834

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

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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]])

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

如下：

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x = np.random.randint(1, 8, size=(2, 3, 4))
y = x[:, np.newaxis, :, :]
z = x[:, :, np.newaxis, :]

x.shape
Out: (2, 3, 4)

y.shape
Out: (2, 1, 3, 4)

z.shape
Out: (2, 3, 1, 4)

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