numpy 的new.axis怎么使用，扩充一个维度

`numpy`中的`newaxis`是一个特殊的索引，用于增加数组的维度。它实际上是`None`的一个实例，当你在索引中使用它时，会增加一个新的轴。`newaxis`经常被用在数组的重塑和广播中。

例如，你有一个一维数组，想要将其转换为二维列向量，就可以通过在适当的位置插入`newaxis`来实现：

import numpy as np

# 假设有一个一维数组
a = np.array([1, 2, 3])

# 使用newaxis将其转换为二维列向量
column_vector = a[:, np.newaxis]
print(column_vector)

输出将会是：

[[1]
 [2]
 [3]]

在这个例子中，`np.newaxis`被放在了数组的第二个维度位置，从而创建了一个新的列轴。

`newaxis`也可以用来在数组的特定位置增加新的轴，比如在数组的开始位置或者中间位置增加轴：

# 在数组的第一个位置增加轴
row_vector = a[np.newaxis, :]
print(row_vector)

输出将会是：

[[1 2 3]]

在这个例子中，`np.newaxis`被放在了数组的第一个维度位置，从而创建了一个新的行向量。

使用`newaxis`时，你只需要记住在需要增加维度的地方插入它，无论是行、列还是中间某个维度，`newaxis`都能按照你的需求来增加新的轴。

相关问题

numpy.expand_dims

`numpy.expand_dims`函数用于在指定维度上进行扩充。该函数的语法如下：

numpy.expand_dims(arr, axis)

其中，`arr`表示要进行扩充的数组，`axis`表示要扩充的维度。该函数会在指定维度上增加一个维度，从而扩充数组的维度。

以下是`numpy.expand_dims`函数的使用示例：

import numpy as np

# 定义一个数组
a = np.ones((4, 2))
print(a.shape)  # 输出：(4, 2)

# 在第二个维度上进行扩充
b = np.expand_dims(a, axis=1)
print(b.shape)  # 输出：(4, 1, 2)

# 在第二个维度上进行扩充（第二种方法）
c = a[:, np.newaxis, :]
print(c.shape)  # 输出：(4, 1, 2)

# 在第二个维度上进行扩充（第三种方法）
d = a[:, None, :]
print(d.shape)  # 输出：(4, 1, 2)

python numpy扩充一列

可以使用numpy中的concatenate函数来扩充一列。假设你有一个2D数组a，你可以使用以下代码添加一列：

import numpy as np

# 创建一个2D数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 创建一个要添加到a中的列向量
new_col = np.array([[7], [8], [9]])

# 使用concatenate函数将新列添加到a中
a = np.concatenate((a, new_col), axis=1)

print(a)

输出：

array([[1, 2, 7],
       [3, 4, 8],
       [5, 6, 9]])

这里我们使用了`axis=1`参数来指定在哪个维度上进行拼接操作，也就是在列方向上添加新的一列。