如何使用 np.newaxis 在 NumPy 中操作数组维度？

理解 np.newaxis：综合指南

np.newaxis，通常表示为 None，是 NumPy 中的一个多功能函数，它允许您通过插入新轴来增加现有数组的维数。具体来说，它在使用一次时向数组添加一个附加维度。

使用 np.newaxis 的场景：

1。创建行/列向量：

当您想要将一维数组显式转换为行向量（通过沿第一维插入轴）或列向量（通过沿第二个维度插入轴）。

2.广播数组：

np.newaxis 可以在不同维度的数组之间执行加法等操作时使用。通过向其中一个数组添加一个轴，NumPy 可以启用广播，从而允许操作继续进行。

3.将数组提升到更高维度：

np.newaxis 可以多次使用将数组提升到更高维度，有时对于涉及高阶数组（张量）的复杂操作是必需的。

与 np.reshape 比较：

np.newaxis 充当占位符，临时添加轴，而 np.reshape 在尺寸对齐的情况下将数组重塑为指定布局。

示例：

<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>

或者，可以使用 Expand_dims 函数来提高清晰度。

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

提示：

使用 None 作为 np.newaxis 的替代品，因为它们本质上是相同的对象。

以上是如何使用 np.newaxis 在 NumPy 中操作数组维度？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！