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np.newaxis 的使用

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np.newaxis用于在功能上等价于None，仅作为别名存在。在NumPy中，np.newaxis可以用于增加数组的维度，例如x[:, np.newaxis]或x[:, None]会将原1维数组变为2维数组，形状从(3,)变为(3,1)。此外，索引多维数组时，直接使用索引得到的是一行，而非一列，例如X[:,1]的形状为(3,)。要将其变为列向量，需再加一次np.newaxis，即X[:,1][:, np.newaxis]，形状变为(3,1)。同时，可以通过hstack将不同列拼接起来，例如取第二列和第四列并拼接成二维数组。

np.newaxis 在使用和功能上等价于 None，其实就是 None 的一个别名。

1. np.newaxis 的使用

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    >> x = np.arange(3)

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    >> x

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    array([0, 1, 2])

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    >> x.shape

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    (3,)

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    ​

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    >> x[:, np.newaxis]

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    array([[0],

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           [1],

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           [2]])

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    ​

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    >> x[:, None]

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    array([[0],

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           [1],

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           [2]])

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    ​

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    >> x[:, np.newaxis].shape

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     (3, 1)

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    ​

通过索引操作多维数组的某一列，结果是一个行向量。

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    >>> X = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

2

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    >>> X[:, 1]

3

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    array([2, 6, 10])       % 这里是一个行

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    >>> X[:, 1].shape       % X[:, 1] 的用法完全等同于一个行，而不是一个列，

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    (3, )

所以，一种正确的索引方式是：

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1

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    >>>X[:, 1][:, np.newaxis]

2

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    array([[2],

3

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          [6],

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          [10]])

如果想实现第二列和第四列的拼接（层叠）：

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    >>>X_sub = np.hstack([X[:, 1][:, np.newaxis], X[:, 3][:, np.newaxis]])

2

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                       % hstack：horizontal stack，水平方向上的层叠

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    >>>X_sub

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    array([[2, 4]

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          [6, 8]

6

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          [10, 12]])

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