如下所示：

>> type(np.newaxis)
NoneType
>> np.newaxis == None
True

np.newaxis 在使用和功能上等价于 None，其实就是 None 的一个别名。

1. np.newaxis 的实用

>> x = np.arange(3)
>> x
array([0, 1, 2])
>> x.shape
(3,)

>> x[:, np.newaxis]
array([[0],
    [1],
    [2]])

>> x[:, None]
array([[0],
    [1],
    [2]])

>> x[:, np.newaxis].shape
 (3, 1)

2. 索引多维数组的某一列时返回的是一个行向量

>>> X = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
>>> X[:, 1]
array([2, 6, 10])    % 这里是一个行
>>> X[:, 1].shape    % X[:, 1] 的用法完全等同于一个行，而不是一个列，
(3, )

如果我索引多维数组的某一列时，返回的仍然是列的结构，一种正确的索引方式是：

>>>X[:, 1][:, np.newaxis]
array([[2],
   [6],
   [10]])

如果想实现第二列和第四列的拼接（层叠）：

>>>X_sub = np.hstack([X[:, 1][:, np.newaxis], X[:, 3][:, np.newaxis]])      
          % hstack：horizontal stack，水平方向上的层叠
>>>X_sub
array([[2, 4]
   [6, 8]
   [10, 12]])

当然更为简单的方式还是使用切片：

>> X[:, [1, 3]]
array([[ 2, 4],
    [ 6, 8],
    [10, 12]])

以上这篇numpy np.newaxis 的实用分享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python博客。