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numpy中包含的newaxis可以给原数组增加一个维度
np.newaxis放的位置不同，产生的新数组也不同
一维数组
x = np.random.randint(1, 8, size=5) x Out[48]: array([4, 6, 6, 6, 5]) x1 = x[np.newaxis, :] x1 Out[50]: array([[4, 6, 6, 6, 5]]) x2 = x[:, np.newaxis] x2 Out[52]: array([[4], [6], [6], [6], [5]])
由以上代码可以看出，当把newaxis放在前面的时候
以前的shape是5，现在变成了1××5，也就是前面的维数发生了变化，后面的维数发生了变化
而把newaxis放后面的时候，输出的新数组的shape就是5××1，也就是后面增加了一个维数
所以，newaxis放在第几个位置，就会在shape里面看到相应的位置增加了一个维数
如下：
一般问题
经常会遇到这样的问题，需要从数组中取出一部分的数据，也就是取出“一片”或者“一条”
比如需要从二维数组里面抽取一列
取出来之后维度却变成了一维
假如我们需要将其还原为二维，就需要上面的方法了
以上这篇numpy添加新的维度:newaxis的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
标签：
numpy,维度,newaxis
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/3/1
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。