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numpy.newaxis就是None的一个别名,和None没有区别,用来对ndarray多维数组维度扩充,详见代码:

Python 3.7.4 (tags/v3.7.4:e09359112e, Jul  8 2019, 20:34:20) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license()" for more information.>>> import numpy as np>>> from numpy import newaxis as newaxis>>> newaxis>>> print(newaxis)None>>> newaxis == NoneTrue>>> newaxis is NoneTrue>>> >>> x = np.arange(3)>>> x
array([0, 1, 2])>>> x[:, newaxis]array([[0],   [1],   [2]])>>> x[:, None]array([[0],   [1],   [2]])>>> x[:, newaxis, newaxis]array([[[0]],   [[1]],   [[2]]])>>> x[:, None, None]array([[[0]],   [[1]],   [[2]]])>>> x[:, newaxis] * x
array([[0, 0, 0],   [0, 1, 2],   [0, 2, 4]])>>> y = np.arange(3, 6)>>> x[:, newaxis] * y
array([[ 0,  0,  0],   [ 3,  4,  5],   [ 6,  8, 10]])>>> x[newaxis, :].shape(1, 3)>>> x[newaxis].shape(1, 3)>>> x[None].shape(1, 3)>>> x[:, newaxis].shape(3, 1)>>> x[:, None].shape(3, 1)>>> >>>

到此，关于“NumPy的numpy.newaxis怎么使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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