arrays - a[ :, None] 和 a[ :, ] 之间的区别

<分区>

我想了解更多 numpy 来处理数组。我发现 a[:,None] 和 a[:,] 是不同的。我想深入了解何时何地使用它们。

我尝试解决以特殊方式从 2d 数组中减去 1d 的问题，就像 numpy-subtract-add-1d-array-from-2d-array我意识到它在 a[:,None] 和 a[:,] 之间是不同的。

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

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

>>> b
array([1, 2, 3])

>>> b[:,None]
array([[1],
       [2],
       [3]])

>>> b[:,]
array([1, 2, 3])

>>> b[None,:]
array([[1, 2, 3]])

>>> a-b[None,:]
array([[0, 0, 0],
       [3, 3, 3],
       [6, 6, 6]])

>>> b[,:] #false operation!!!
SyntaxError: invalid syntax

>>> a-b
array([[0, 0, 0],
       [3, 3, 3],
       [6, 6, 6]])

>>> a-b[:,np.newaxis]
array([[0, 1, 2],
       [2, 3, 4],
       [4, 5, 6]])

谁能给我官方或具体的引用资料？我会非常感谢你!

最佳答案

我猜你应该使用 np.newaxis 而不是 None，这实际上是一样的，但是 np.newaxis 的代码是更具可读性，因为它在此维度上插入了一个新轴。

参见: https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/arrays.indexing.html#numpy.newaxis

关于arrays - a[ :, None] 和 a[ :, ] 之间的区别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55535289/