Comment pouvez-vous utiliser np.newaxis pour manipuler les dimensions d'un tableau dans NumPy ?

Comprendre np.newaxis : un guide complet

np.newaxis, souvent noté Aucun, est une fonction polyvalente de NumPy qui vous permet pour augmenter la dimensionnalité des tableaux existants en insérant un nouvel axe. Plus précisément, il ajoute une seule dimension supplémentaire au tableau lorsqu'il est utilisé une seule fois.

Scénarios d'utilisation de np.newaxis :

1. Création de vecteurs ligne/colonne :

Cette fonction est particulièrement utile lorsque vous souhaitez convertir explicitement un tableau 1D en un vecteur ligne (en insérant un axe le long de la première dimension) ou en un vecteur colonne (en insérer un axe le long de la deuxième dimension).

2. Tableaux de diffusion :

np.newaxis peut être utilisé lors de l'exécution d'opérations, telles que l'addition, entre des tableaux de différentes dimensions. En ajoutant un axe à l'un des tableaux, NumPy active la diffusion, permettant à l'opération de se poursuivre.

3. Promotion de tableaux à des dimensions plus élevées :

np.newaxis peut être utilisé plusieurs fois pour élever un tableau à des dimensions plus élevées, parfois nécessaire pour des opérations complexes impliquant des tableaux d'ordre supérieur (tenseurs).

Comparaison avec np.reshape :

np.newaxis agit comme un espace réservé, ajoutant temporairement un axe, tandis que np.reshape remodèle le tableau selon une disposition spécifiée étant donné que les dimensions s'alignent.

Exemple :

<code class="python"># 1D array
arr = np.arange(4)
# Create a column vector
col_vec = arr[:, np.newaxis]  # Same as arr[:, None]
print(col_vec.shape)  # (4, 1)</code>

Alternativement, la fonction expand_dims peut être utilisée pour plus de clarté.

<code class="python">col_vec = np.expand_dims(arr, axis=1)
print(col_vec.shape)  # (4, 1)</code>

Conseil :

Utilisez None comme substitut à np.newaxis, car il s'agit intrinsèquement du même objet.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!