numpy.newaxis 方法

本教程將討論 numpy.newaxis 方法。

numpy.newaxis 方法

numpy.newaxis 方法是 None 的別名，用於 Python 中的陣列索引。numpy.newaxis 最直接的用法是在 Python 中為 NumPy 陣列新增一個新維度。例如，將一維陣列轉換為二維陣列，將二維陣列轉換為 3D 陣列，等等。我們還可以使用 Python 中的 numpy.newaxis 將一維陣列轉換為行矩陣或列矩陣。以下程式碼示例向我們展示瞭如何在 Python 中使用 numpy.newaxis 將一維陣列轉換為行矩陣。

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4])
print(array.shape)

array = array[np.newaxis]
print(array.shape)

輸出：

(4,)
(1, 4)

在上面的程式碼中，我們將一維陣列 array 轉換為帶有 np.newaxis 的行矩陣。我們首先使用 np.array() 函式建立了一維陣列 array。然後我們使用 [np.newaxis] 作為 array 的索引來返回一個行矩陣。以下程式碼示例向我們展示瞭如何使用 numpy.newaxis 將一維陣列轉換為列矩陣。

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4])
print(array.shape)

array = array[:, np.newaxis]
print(array.shape)

輸出：

(4,)
(4, 1)

在上面的程式碼中，我們將一維陣列 array 轉換為帶有 np.newaxis 的列矩陣。我們首先使用 np.array() 函式建立了一維陣列 array。然後我們使用 [:, np.newaxis] 作為 array 的索引來返回一個列矩陣。

正如我們之前提到的，numpy.newaxis 是 None 的別名。因此，我們也可以使用 None 代替 numpy.newaxis 來執行上面討論的兩種操作。下面的程式碼示例向我們展示瞭如何在 Python 中將一維陣列轉換為帶有 None 的行矩陣。

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4])
print(array.shape)

array = array[None]
print(array.shape)

輸出：

(4,)
(1, 4)

在上面的程式碼中，我們將一維陣列 array 轉換為帶有 None 的行矩陣。我們首先使用 np.array() 函式建立了一維陣列 array。然後我們使用 [None] 作為 array 的索引來返回一個行矩陣。

下面的程式碼示例向我們展示瞭如何在 Python 中將一維陣列轉換為帶有 None 的列矩陣。

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4])
print(array.shape)

array = array[:, None]
print(array.shape)

輸出：

(4,)
(4, 1)

在上面的程式碼中，我們將一維陣列 array 轉換為帶有 None 的列矩陣。我們首先使用 np.array() 函式建立了一維陣列 array。然後我們使用 [:, None] 作為 array 的索引來返回一個列矩陣。

總之，numpy.newaxis 和 None 是相同的，可用於陣列索引和切片。