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。
