原文链接：https://blog.csdn.net/xtingjie/article/details/72510834
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
1 x = np.random.randint(1, 8, size=5) 2 3 x 4 Out[48]: array([4, 6, 6, 6, 5]) 5 6 x1 = x[np.newaxis, :] 7 8 x1 9 Out[50]: array([[4, 6, 6, 6, 5]]) 10 11 x2 = x[:, np.newaxis] 12 13 x2 14 Out[52]: 15 array([[4], 16 [6], 17 [6], 18 [6], 19 [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
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作者：xtingjie
来源：CSDN
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