NumPy에서 배열 크기를 조작하기 위해 np.newaxis를 어떻게 사용할 수 있습니까?

np.newaxis 이해: 종합 가이드

np.newaxis(종종 None으로 표시됨)는 NumPy의 다용도 기능으로 다음을 수행할 수 있게 해줍니다. 새 축을 삽입하여 기존 배열의 차원을 늘립니다. 특히, 한 번 사용하면 배열에 단일 추가 차원을 추가합니다.

np.newaxis 사용 시나리오:

1. 행/열 벡터 생성:

이 함수는 1D 배열을 행 벡터(첫 번째 차원을 따라 축 삽입) 또는 열 벡터(by)로 명시적으로 변환하려는 경우 특히 유용합니다. 두 번째 차원을 따라 축 삽입)

2. 브로드캐스트 배열:

np.newaxis는 서로 다른 차원의 배열 간에 추가와 같은 작업을 수행할 때 사용할 수 있습니다. NumPy는 배열 중 하나에 축을 추가하여 브로드캐스트를 활성화하고 작업을 진행할 수 있도록 합니다.

3. 배열을 더 높은 차원으로 승격:

np.newaxis는 배열을 더 높은 차원으로 승격하기 위해 여러 번 사용할 수 있으며 때로는 고차 배열(텐서)과 관련된 복잡한 작업에 필요합니다.

np.reshape와의 비교:

np.newaxis는 일시적으로 축을 추가하는 자리 표시자 역할을 하는 반면, np.reshape는 크기가 정렬되는 경우 지정된 레이아웃으로 배열의 모양을 변경합니다.

예:

<code class="python"># 1D array
arr = np.arange(4)
# Create a column vector
col_vec = arr[:, np.newaxis]  # Same as arr[:, None]
print(col_vec.shape)  # (4, 1)</code>

또는 더 명확하게 하기 위해 Expand_dims 기능을 사용할 수 있습니다.

<code class="python">col_vec = np.expand_dims(arr, axis=1)
print(col_vec.shape)  # (4, 1)</code>

팁:

np.newaxis는 본질적으로 동일한 객체이므로 None을 대신 사용하세요.

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