np.newaxis学习【转载】

转自:https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/49725065

1.相当于None

>> type(np.newaxis)
NoneType
>> np.newaxis == None
True

2.作用相当于None,增加一个轴

从上面可以看出,shape变为了(3,1)

3. 索引多维数组的某一列时返回的是一个行向量

>>> X = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
>>> X[:, 1]
array([2, 6, 10])       % 这里是一个行
>>> X[:, 1].shape       % X[:, 1] 的用法完全等同于一个行,而不是一个列,
(3, )

 可以看出返回的是一个行向量,但是索引想要返回列向量怎么办?

>>>X[:, 1][:, np.newaxis]
array([[2],
      [6],
      [10]])

进行转换,(3,1)的矩阵

>> X[:, [1, 3]]
array([[ 2,  4],
       [ 6,  8],
       [10, 12]])

复习一下切片。要取的列放在同一个list中。

原文地址:https://www.cnblogs.com/BlueBlueSea/p/10635125.html