如何使用 np.newaxis 控制 NumPy 中的数组维度？

了解 np.newaxis 及其应用

NumPy 的 np.newaxis 是一个强大的工具，可以让用户无缝地增加数组的维度。当使用 np.newaxis 一次时，一维数组会转换为二维数组，二维数组会变成三维数组，依此类推。

场景 1：创建行或列向量

np.newaxis 被证明对于将一维数组显式转换为行或列向量非常有用。通过沿第一维插入轴，我们创建一个行向量，通过沿第二维插入轴，我们获得一个列向量。

示例：

<code class="python">arr = np.arange(4)
row_vec = arr[np.newaxis, :]
col_vec = arr[:, np.newaxis]</code>

场景 2：启用广播

np.newaxis 在促进 NumPy 广播进行加法等操作方面发挥着至关重要的作用。为了说明这一点，请考虑以下数组：

<code class="python">x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
x2 = np.array([5, 4, 3])</code>

尝试直接在 NumPy 中添加这些数组将触发 ValueError，因为它们的形状不同。通过使用 np.newaxis 将新轴插入任一数组，我们启用广播并允许操作继续进行。

示例：

<code class="python">x1_new = x1[:, np.newaxis]
sum_array = x1_new + x2</code>

或者，我们可以向 x2 添加新轴：

<code class="python">x2_new = x2[:, np.newaxis]
sum_array = x1 + x2_new</code>

场景 3：提升高阶数组的维度

np.newaxis 可以多次使用，将数组提升为更高维度，该功能对于操作张量特别有用。

示例：

<code class="python">arr = np.arange(5*5).reshape(5,5)
arr_5D = arr[np.newaxis, ..., np.newaxis, np.newaxis]</code>

替代方案：np.expand_dims 和 None

np.expand_dims 提供了一个直观的轴参数来扩展维度。此外，None 可以与 np.newaxis 互换使用。

结论

np.newaxis 是管理 NumPy 数组维度的多功能工具。其应用范围从创建行或列向量到启用广播和提升高阶数组的维度。

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