关于np.newaxis的一点理解

经常在sklearn上看到np.newaxis,这里记录一下我的理解

np.arange(0, 10)


这句话 生成的是一个一维的数组,如下:

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]


输出其shape:(10,)

那么我如何才能将其转化为shape=(1,10)呢

可以用两种方法:

1.使用shape

 
  1. y=np.arange(1, 11)

  2. y.shape=(10,1)

  3. print(y)


结果如下:

 
  1. [[ 1]

  2. [ 2]

  3. [ 3]

  4. [ 4]

  5. [ 5]

  6. [ 6]

  7. [ 7]

  8. [ 8]

  9. [ 9]

  10. [10]]


2. 使用np.newaxis

print(np.arange(0, 10)[:, np.newaxis])


结果如下:

 
  1. [[0]

  2. [1]

  3. [2]

  4. [3]

  5. [4]

  6. [5]

  7. [6]

  8. [7]

  9. [8]

  10. [9]]


如上所示,应该清楚了np.newaxis了吧

上面的代码实质就是将原本的(10,)移到行上,然后新增一列

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转载自blog.csdn.net/qq_37701443/article/details/82797877