深入学习numpy中的newaxis()函数用法及示例

在NumPy中，newaxis函数用于在现有数组的指定位置插入新维度。这个新维度的长度为1，可以将其视为特殊的索引（或None），用于将数组转换为更高维度。

使用newaxis函数可以改变数组的维度，从而使得可以进行更复杂的数学计算和操作。下面通过几个示例来深入学习newaxis函数的用法。

首先，让我们导入NumPy库并创建一个一维数组。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr.shape)  # 输出 (5,)

这个数组的shape为(5,)，代表一个包含5个元素的一维数组。现在，如果我们想将这个一维数组转换为一个二维数组，可以使用newaxis函数。

new_arr = arr[np.newaxis, :]
print(new_arr.shape)  # 输出 (1, 5)

在这个示例中，我们使用newaxis函数在 个位置插入了一个新维度。这导致数组的shape变为了(1, 5)。新的二维数组中只有一行，包含原来的一维数组。

除了在 个位置插入新维度之外，我们还可以在其它位置插入新维度。例如，我们可以在最后一个位置插入新维度。

new_arr = arr[:, np.newaxis]
print(new_arr.shape)  # 输出 (5, 1)

在这个示例中，我们使用newaxis函数在最后一个位置插入了一个新维度。这导致数组的shape变为了(5, 1)。新的二维数组中只有一列，包含原来的一维数组。

在进行一些高级数学计算和操作时，使用newaxis函数能够非常方便地改变数组的维度。下面我们来看一个使用newaxis函数计算矩阵的行和列的示例。

matrix = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# 计算矩阵的行和列的和
row_sum = matrix.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
column_sum = matrix.sum(axis=0)[np.newaxis, :]

print(row_sum)
print(column_sum)

在这个示例中，我们首先创建了一个3x3的矩阵。然后，使用sum函数计算矩阵的行和列的和。在计算行和时，我们使用了newaxis函数在最后一个位置插入了新维度。这样就使得计算结果是一个列向量。在计算列和时，我们使用了newaxis函数在 个位置插入了新维度。这样就使得计算结果是一个行向量。

通过上述示例，我们可以看到newaxis函数在NumPy中的使用方法及其作用。它可以在指定的位置插入新维度，改变数组的维度，从而使得可以进行更复杂的数学计算和操作。

总结起来，newaxis函数是NumPy中一个非常有用的函数，可以在数组的指定位置插入新维度，从而改变数组的维度。使用newaxis函数可以方便地进行一些高级数学计算和操作。