Numpy核心函数newaxis()的作用及优势分析

numpy.newaxis是numpy中的一个常用函数，其作用是在数组中增加一个维度。可以理解为对数组进行扩展，新添加的维度会变成原来数组的一个新维度。

优势分析：

1. 提供了一种简单灵活的方式来改变数组的维度，可以使得对数组的操作更加方便。

2. 可以用于改变数组的形状，使得数组的维度满足特定的需求。

3. 使用newaxis函数可以方便地进行数组的拼接操作，例如可以将一维数组拼接成二维数组。

使用示例：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
a = np.array([1,2,3,4,5])

# 使用newaxis函数将一维数组扩展成二维数组
b = a[np.newaxis, :]
print(b)
# 输出：[[1 2 3 4 5]]

# 使用newaxis函数将一维数组扩展成列向量
c = a[:, np.newaxis]
print(c)
# 输出：
# [[1]
#  [2]
#  [3]
#  [4]
#  [5]]

# 创建一个二维数组
d = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

# 使用newaxis函数在行方向上扩展数组的维度
e = d[np.newaxis, :]
print(e)
# 输出：
# [[[1 2 3]
#   [4 5 6]]]

# 使用newaxis在列方向上扩展数组的维度
f = d[:, np.newaxis, :]
print(f)
# 输出：
# [[[1 2 3]]
#
#  [[4 5 6]]]

通过上面的例子，我们可以看到newaxis函数的使用方法及其优势。它可以方便地改变数组的维度，实现更加灵活的操作。无论是将一维数组扩展成二维数组，还是改变二维数组的形状，newaxis都能够提供便利。同时，它也适用于高维数组的操作，可以在指定的位置增加新的维度，使得数组的形状更加符合需求。