np.newaxis的用法
突然看到np.newaxis,，但並不知其用法，一臉懵逼！！
np.newaxis的作用：增加矩陣維度
1、一維
a = np.array([1,2,3,4,5])
a
array([1, 2, 3, 4, 5])
b = a[np.newaxis]
b
array([[1, 2, 3, 4, 5]])
b = a[np.newaxis,:]
b
array([[1, 2, 3, 4, 5]])
預設axis=0
b = a[np.newaxis,:]
b
array([[1, 2, 3, 4, 5]])
b.shape
(1, 5)
b = a[:,np.newaxis]
b
array([[1],
[2],
[3],
[4],
[5]])
b.shape
(5, 1)
同樣的結果：
c = a[None]
c
array([[1, 2, 3, 4, 5]])
c = a[None,:]
a
array([1, 2, 3, 4, 5])
c
array([[1, 2, 3, 4, 5]])
c = a[:,None]
c
array([[1],
[2],
[3],
[4],
[5]])2、多維
aa = np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,7]])
aa
array([[1, 2, 3, 4],
[4, 5, 6, 7]])
bb = aa[np.newaxis]
bb
array([[[1, 2, 3, 4],
[4, 5, 6, 7]]])
aa.shape
(2, 4)
bb.shape
(1, 2, 4)
bb = aa[:,np.newaxis]
bb
array([[[1, 2, 3, 4]],
[[4, 5, 6, 7]]])
aa
array([[1, 2, 3, 4],
[4, 5, 6, 7]])
bb.shape
(2, 1, 4)
bb = aa[:,:,np.newaxis]
bb
array([[[1],
[2],
[3],
[4]],
[[4],
[5],
[6],
[7]]])
同樣的：
cc = aa[None]
cc
array([[[1, 2, 3, 4],
[4, 5, 6, 7]]])
cc = aa[:,:,None]
cc
array([[[1],
[2],
[3],
[4]],
[[4],
[5],
[6],
[7]]])
cc.shape
(2, 4, 1)
cc = aa[:,None]
cc.shape
(2, 1, 4)
cc
array([[[1, 2, 3, 4]],
[[4, 5, 6, 7]]]) 相關推薦
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