np.newaxis 为 numpy.ndarray（多维数组）增加一个轴

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

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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)

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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, )

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如果我们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]])

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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]])

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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]])

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leixingzhi7

2017-08-21 19:131楼

X[:, 1][:, np.newaxis]可以简化为：X[:, np.newaxis, 1]

回复 

2条回复

SHY_SOUL

2017-09-09 14:00

回复leixingzhi7： 但是感觉这样写，不如原来的那个好理解

lanchunhui

2017-08-21 21:35

回复leixingzhi7：恩，补充得很好。