NumPy の 'np.newaxis' とは何かとその使用方法

'np.newaxis' について

NumPy の 'np.newaxis' ('None' とも呼ばれます) は、疑似インデックスは、配列に軸を一時的に追加するために使用されます。一度使用すると、配列の次元が 1 つ増加します。たとえば、1D 配列は 2D 配列になり、2D 配列は 3D 配列になります。

'np.newaxis' を使用するシナリオ

シナリオ 1: 1D からの行/列ベクトルの作成Arrays

'np.newaxis' を使用すると、1D 配列を行ベクトル (最初の次元に沿って軸を挿入することにより) または列ベクトル (2 番目の次元に沿って軸を挿入することにより) に明示的に変換できます。ディメンション).

シナリオ 2: NumPy を有効にするブロードキャスト

'np.newaxis' は、NumPy ブロードキャストを伴う操作を実行するときに役立ちます。たとえば、形状「(5,)」と「(3,)」を持つ 2 つの配列を追加することを考えてみましょう。 NumPy では、形状に互換性がないためエラーが発生します。 「np.newaxis」を使用して 1 つの配列の次元を増やすことにより、ブロードキャストを有効にして操作を実行できます。

シナリオ 3: 配列をより高い次元に昇格する

「np.newaxis」は配列を高次元に昇格させるために複数回使用できます。これは高次の配列に必要となる場合があります。 (tensor).

使用例

「np.newaxis」を使用するには、スライス式に挿入します。例:

# Create a row vector from a 1D array
x = np.arange(4)
x_row_vector = x[np.newaxis, :]

ブロードキャストを有効にするには:

# Add a 1D array to a 2D array
x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
x2 = np.array([5, 4, 3])
x1_new = x1[:, np.newaxis]    # Insert axis for broadcasting
result = x1_new   x2

代替: 'np.expand_dims'

'np.expand_dims' は、直感的な '軸' を提供する 'np.newaxis' の代替です。新しい軸の挿入点を指定する kwarg。

追加Notes

• 'np.newaxis' は、配列を新しいレイアウトに再形成する 'np.reshape' とは異なり、一時的に軸を追加します。
• 'np.newaxis' および「なし」は同等のオブジェクトです。