np.newaxis()函数用法详解

1. 介绍

np.newaxis 的功能是：增加新的维度。注意 np.newaxis 放的位置不同，产生的矩阵形状也不同。

x[:, np.newaxis] ：放在后面，会给列上增加维度；

x[np.newaxis, :] ：放在前面，会给行上增加维度；

用途： 通常用它将一维的数据转换成一个矩阵，这样就可以与其他矩阵进行相乘。

2. 举例

2.1 列方向增加维度

x 是一维数据，其 shape 是 4，可以看到通过在列方向上增加新维度，变成了 4 x 1 的矩阵，也就是在 shape 的后面发生了变化。

x = np.array([5, 6, 7, 8])
print(x.shape)
x_add = x[:, np.newaxis]
print(x_add.shape)
print(x_add)
>>>
(4,)
(4, 1)
[[5]
 [6]
 [7]
 [8]]

2.2 行方向增加维度

通过在行方向上增加新的维度，变成了 1 x 4 的矩阵，也就是在 shape 的前面发生了变化。

x = np.array([5, 6, 7, 8])
print(x.shape)

x_add = x[np.newaxis, :]
print(x_add.shape)
print(x_add)
>>>
(4,)
(1, 4)
[[5 6 7 8]]

2.3 对矩阵增加维度

x = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
print(x.shape)
x_add = x[:, np.newaxis]
print(x_add)
print(x_add.shape)
>>>
(2, 4)
[[[1 2 3 4]]
 [[5 6 7 8]]]
(2, 1, 4)

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_51392112/article/details/129015223