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如下所示：
type(np.newaxis) NoneType np.newaxis == None True
np.newaxis 在使用和功能上等价于 None，查看源码发现：newaxis = 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)
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, )
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]])
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]])
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]])
3. 使用 np.expand_dims
X = np.random.randint(0, 9, (2, 3)) mean_X = np.mean(X, axis=0) X - mean_X # 这样做是没有问题的 mean_X = np.mean(X, axis=1) X - mean_X ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,3) (2,)
此时便需要手动的调整 mean_X 的维度，使其能够 broadcast，有以下三种方式，在指定的轴上进行 broadcast：
mean_X[:, None]
mean_X[:, np.newaxis]
mean_X = np.expand_dims(mean_X, axis=1)
以上这篇np.newaxis 实现为 numpy.ndarray(多维数组)增加一个轴就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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暂无np.newaxis 实现为 numpy.ndarray(多维数组)增加一个轴的评论...
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/16
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。
探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。