1 前言

np.newaxis的意思是给数组新增一个维度。“python中矩阵切片维数微秒变化”中介绍了矩阵切片有时候会降低矩阵维度，为保证维度不变，可以用np.newaxis新增一个维度。

2 numpy数组

2.1 一维数组

import numpy as np
 
a=np.array([1,2,3])

b=a[np.newaxis,:]
c=a[:,np.newaxis]

print("b=\n",b)
print("c=\n",c)

img 运行结果

img 变量空间

2.2 二维数组

import numpy as np
 
a=np.array([[1,3,5],[2,4,6]])

b=a[np.newaxis,:,:]
c=a[:,np.newaxis,:]
d=a[:,:,np.newaxis]

print("b=\n",b)
print("c=\n",c)
print("d=\n",d)

img 运行结果

img 运行结果

3 补充:使用[ ]新增维度

3.1 numpy数组

import numpy as np
a=np.array([1,2,3])
b=np.array([a])
print("b=\n",b)

img 运行结果

img 变量空间

3.2 list列表

a=[1,2,3]
b=[a]
print("b=\n",b)

img 运行结果

img 变量空间

3.3 混合list列表与numpy数组

import numpy as np
a=[[1,2,3],[4,5,6]]
b=np.array([a])
print("b=\n",b)

img 运行结果

img 变量空间

​ 声明：本文转自np.newaxis的用法