np.newaxis を使用して NumPy で配列の次元を操作するにはどうすればよいですか?

np.newaxis を理解する: 総合ガイド

np.newaxis は、多くの場合 None で示され、NumPy の多用途関数です。新しい軸を挿入して既存の配列の次元を増やします。具体的には、一度使用すると、配列に 1 つの追加次元が追加されます。

np.newaxis を使用するシナリオ:

1。行/列ベクトルの作成:

この関数は、1D 配列を行ベクトル (最初の次元に沿って軸を挿入することによって) または列ベクトル (次のように) に明示的に変換する場合に特に便利です。 2 番目の次元に沿って軸を挿入します)。

2.ブロードキャスト配列:

np.newaxis は、異なる次元の配列間で加算などの演算を実行するときに使用できます。配列の 1 つに軸を追加すると、NumPy はブロードキャストを有効にし、操作を続行できるようにします。

3.配列の高次元への昇格:

np.newaxis を複数回使用して、配列を高次元に昇格できます。これは、高次の配列 (テンソル) を含む複雑な演算に必要になる場合があります。

np.reshape との比較:

np.newaxis はプレースホルダーとして機能し、一時的に軸を追加しますが、np.reshape は次元が揃っていることを前提として指定されたレイアウトに配列を再形成します。

例:

<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>

または、より明確にするために、expand_dims 関数を使用できます。

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

ヒント:

np.newaxis は本質的に同じオブジェクトであるため、np.newaxis の代わりに None を使用します。

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