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) 运行结果 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) 运行结果 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) 运行结果

 

变量空间

3.2 list列表

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

 

运行结果 变量空间