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python - 如何使用 np.newaxis？

coder 2023-04-29 原文

什么是numpy.newaxis我应该什么时候使用它？

在一维数组 x 上使用它会产生:

>>> x
array([0, 1, 2, 3])

>>> x[np.newaxis, :]
array([[0, 1, 2, 3]])

>>> x[:, np.newaxis]
array([[0],
       [1],
       [2],
       [3]])

最佳答案

简单地说，numpy.newaxis当使用一次时，用于将现有数组的维度增加一个维度。因此，

  • 1D 数组将变为 2D 数组

  • 2D 数组将变为 3D 数组

  • 3D数组会变成4D数组

  • 4D数组会变成5D数组

等等..

这是一个视觉插图，描述了提升一维数组到二维数组。

场景一:np.newaxis当您想要显式将一维数组转换为行向量或列向量时可能会派上用场，如上图所示.

示例:

# 1D array
In [7]: arr = np.arange(4)
In [8]: arr.shape
Out[8]: (4,)

# make it as row vector by inserting an axis along first dimension
In [9]: row_vec = arr[np.newaxis, :]     # arr[None, :]
In [10]: row_vec.shape
Out[10]: (1, 4)

# make it as column vector by inserting an axis along second dimension
In [11]: col_vec = arr[:, np.newaxis]     # arr[:, None]
In [12]: col_vec.shape
Out[12]: (4, 1)

场景2:当我们想使用numpy broadcasting时作为某些操作的一部分，例如在对某些数组进行添加时。

示例:

假设您要添加以下两个数组:

 x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
 x2 = np.array([5, 4, 3])

如果你尝试像这样添加这些，NumPy 将引发以下 ValueError :

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (5,) (3,)

在这种情况下，您可以使用 np.newaxis增加其中一个数组的维度，以便 NumPy 可以 broadcast .

In [2]: x1_new = x1[:, np.newaxis]    # x1[:, None]
# now, the shape of x1_new is (5, 1)
# array([[1],
#        [2],
#        [3],
#        [4],
#        [5]])

现在，添加:

In [3]: x1_new + x2
Out[3]:
array([[ 6,  5,  4],
       [ 7,  6,  5],
       [ 8,  7,  6],
       [ 9,  8,  7],
       [10,  9,  8]])

或者，您也可以将新轴添加到数组x2:

In [6]: x2_new = x2[:, np.newaxis]    # x2[:, None]
In [7]: x2_new     # shape is (3, 1)
Out[7]: 
array([[5],
       [4],
       [3]])

现在，添加:

In [8]: x1 + x2_new
Out[8]: 
array([[ 6,  7,  8,  9, 10],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [ 4,  5,  6,  7,  8]])

注意:请注意，我们在两种情况下得到相同的结果(但一种是另一种的转置)。

场景 3:类似于场景 1。但是，您可以使用 np.newaxis不止一次将数组提升到更高维度。高阶数组(即张量)有时需要这样的操作。

示例:

In [124]: arr = np.arange(5*5).reshape(5,5)

In [125]: arr.shape
Out[125]: (5, 5)

# promoting 2D array to a 5D array
In [126]: arr_5D = arr[np.newaxis, ..., np.newaxis, np.newaxis]    # arr[None, ..., None, None]

In [127]: arr_5D.shape
Out[127]: (1, 5, 5, 1, 1)

您也可以使用 numpy.expand_dims具有直观的 axis kwarg.

# adding new axes at 1st, 4th, and last dimension of the resulting array
In [131]: newaxes = (0, 3, -1)
In [132]: arr_5D = np.expand_dims(arr, axis=newaxes)
In [133]: arr_5D.shape
Out[133]: (1, 5, 5, 1, 1)

关于 np.newaxis 的更多背景信息对比 np.reshape

newaxis也称为伪索引，允许将轴临时添加到多数组中。

np.newaxis numpy.reshape 使用切片运算符重新创建数组将数组重新整形为所需的布局(假设尺寸匹配；这是 必须 reshape 发生)。

示例

In [13]: A = np.ones((3,4,5,6))
In [14]: B = np.ones((4,6))
In [15]: (A + B[:, np.newaxis, :]).shape     # B[:, None, :]
Out[15]: (3, 4, 5, 6)

在上面的例子中，我们在 B 的第一和第二轴之间插入了一个临时轴(使用广播)。此处使用 np.newaxis 填充缺失的轴制作 broadcasting运营工作。

一般提示:您也可以使用 None 代替 np.newaxis ;这些实际上是 same objects .

In [13]: np.newaxis is None
Out[13]: True

附:另请参阅这个很好的答案:newaxis vs reshape to add dimensions

关于python - 如何使用 np.newaxis？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29241056/

newaxispythoncodestrongnumpymultidimensional-arrayarray-broadcastingnumpy-ndarray

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