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

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 的实用

>> x = np.arange(3)
>> x
array([0, 1, 2])
>> x.shape
(3,) >> x[:, np.newaxis]
array([[0],
[1],
[2]]) >> x[:, None]
array([[0],
[1],
[2]]) >> x[:, np.newaxis].shape
(3, 1)

2. 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, )

如果我索引多维数组的某一列时,返回的仍然是列的结构,一种正确的索引方式是:

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

如果想实现第二列和第四列的拼接(层叠):

>>>X_sub = np.hstack([X[:, 1][:, np.newaxis], X[:, 3][:, np.newaxis]])
% hstack:horizontal stack,水平方向上的层叠
>>>X_sub
array([[2, 4]
[6, 8]
[10, 12]])

当然更为简单的方式还是使用切片:

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

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    output   array([[ 0.24747071, -0.43886742],   [-0.03916734, -0.70580089],   [ 0.00462337, -0.5143158 ...

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  4. np.newaxis学习【转载】

    转自:https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/49725065 1.相当于None >> type(np.newaxis) Non ...

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  6. np.newaxis()用法

    这个是liaspace函数 这个是np.newaxis的用法,增加维度,写一个表示增加一维,两个表示增加2维2位置的:号是对a的取值范围,如果把np.newaxis作为第一个参数是对行增加维度,作为第 ...

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  9. np.newaxis

    http://blog.csdn.net/mameng1/article/details/54599306

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