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numpy.newaxis就是None的一个别名,和None没有区别,用来对ndarray多维数组维度扩充,详见代码:
Python 3.7.4 (tags/v3.7.4:e09359112e, Jul 8 2019, 20:34:20) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license()" for more information.>>> import numpy as np>>> from numpy import newaxis as newaxis>>> newaxis>>> print(newaxis)None>>> newaxis == NoneTrue>>> newaxis is NoneTrue>>> >>> x = np.arange(3)>>> x array([0, 1, 2])>>> x[:, newaxis]array([[0], [1], [2]])>>> x[:, None]array([[0], [1], [2]])>>> x[:, newaxis, newaxis]array([[[0]], [[1]], [[2]]])>>> x[:, None, None]array([[[0]], [[1]], [[2]]])>>> x[:, newaxis] * x array([[0, 0, 0], [0, 1, 2], [0, 2, 4]])>>> y = np.arange(3, 6)>>> x[:, newaxis] * y array([[ 0, 0, 0], [ 3, 4, 5], [ 6, 8, 10]])>>> x[newaxis, :].shape(1, 3)>>> x[newaxis].shape(1, 3)>>> x[None].shape(1, 3)>>> x[:, newaxis].shape(3, 1)>>> x[:, None].shape(3, 1)>>> >>>
到此,关于“NumPy的numpy.newaxis怎么使用”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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