np newaxis python что такое
Русские Блоги
Подробный numpy.newaxis
numpy.newaxis
numpy.newaxis Методы работы и применимые случаи
Здесь мы используем проиллюстрированный метод, чтобы объяснить процесс превращения одномерного массива в двухмерный массив путем добавления новых измерений:
Конечно, двумерный массив по направлению глубины (axis=3) Вещание может стать трехмерным массивом: 
Применимый случай 1:
Если вы хотите превратить одномерный массив в двухмерный массив в направлении строки или столбца, как показано на рисунке выше, вам может потребоваться использовать np.newaxis 。
Пример кода:
Применимый случай 2:
Когда вам нужно использовать numpy в некоторых вычисленияхМеханизм трансляции(Например, при вычислении суммы двух массивов с разными размерами) вам может потребоваться использовать np.newaxis 。
Пример кода:
Например, вы хотите найти сумму следующих двух массивов
Если вы добавите два массива напрямую, Numpy создаст ValueError ошибка:
В этом случае вы можете использовать np.newaxis Добавьте измерение в один из массивов, чтобы numpy мог его использоватьМеханизм трансляцииСделайте два массива одинаковыми.
На этом этапе мы выполняем операцию добавления массивов:
Точно так же вы также можете выбрать массив x2 Добавить ось:
На этом этапе мы выполняем операцию добавления массивов:
нота: Путем наблюдения мы можем обнаружить, что два результата вычислений совпадают (один из которых является транспонированием другого).
Изменение формы массивов, добавление и удаление осей
На предыдущем занятии мы немного познакомились со способами изменения формы массивов пакета NumPy, то есть изменением их размерностей. На этом занятии поближе рассмотрим эту тему и познакомимся с наиболее употребительными функциями и свойствами, влияющих на представление массивов.
Изменение размерности массивов
Предположим, у нас имеется массив, состоящий из десяти чисел:
Мы уже знаем, что для изменения формы этого массива, достаточно указать свойству shape кортеж с новыми размерами, например, так:
В результате изменится представление массива, на которое ссылается переменная a. Если же требуется создать новое представление массива, сохранив прежнее, то следует воспользоваться методом reshape():
И, как мы с вами говорили на предыдущем занятии, ссылки b и a будут использовать одни и те же данные, то есть, изменение массива через b:
приведет к изменению соответствующего элемента массива a:
array([[-1, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9]])
Об этом всегда следует помнить. Также следует помнить, что у свойства shape и метода reshape() размерность должна охватывать все элементы массива. Например, вот такая команда:
приведет к ошибке, т.к. размерность 3×3 = 9 элементов, а в массиве 10 элементов. Здесь всегда должно выполняться равенство:
n1 x n2 x … x nN = число элементов массива
Но допускается делать так:
То же самое можно делать и в методе reshape():
Обратите внимание, в последних двух случаях мы получаем представления двумерных массивов, преобразуя одномерный. Это важный момент, так как на выходе метода reshape() получается матрица с двумя осями (строки и столбцы), тогда как изначально массив b имел только одну ось. Не случайно последнее представление отображается с двумя квадратными скобками:
array([[-1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])
Первая скобка – это первая ось (строка), а вторая скобка (вторая ось) описывает столбцы. Одномерный же массив b отображается с одной квадратной скобкой:
array([-1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
Используя отрицательный индекс, можно делать и такие преобразования:
Первое представление (2×5) отображается следующим образом:
array([[-1, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9]])
Здесь снова мы видим две квадратные скобки (значит, массив двумерный). Первая описывает ось axis0, отвечающую за строки, а вложенные скобки описывают вторую ось axis1, отвечающую за столбцы.
Если нам требуется многомерный массив преобразовать в обычный одномерный, то можно воспользоваться методом ravel(), который возвращает новое представление, не меняя текущего:
Если же нам нужно текущий массив преобразовать в одномерный, то это можно сделать так:
Помимо свойства shape можно использовать метод resize, который выполняет подобную операцию с текущим массивом. Например:
Но, как мы уже говорили, вот такая строчка приведет к ошибке:
Однако, мы все-таки можем выполнить такую операцию, указав дополнительно флаг refcheck=False:
Транспонирование матриц и векторов
Очень часто в математических операциях требуется выполнять транспонирование матриц и векторов, то есть, заменять строки на столбцы. Например, если имеется матрица (двумерный массив):
то операция транспонирования может быть реализована так:
Обратите внимание, мы здесь создаем лишь новое представление тех же самых данных массива a. И изменение элементов в массиве b:
приведет к соответствующему изменению значения элемента и массива a. Это следует помнить, используя операцию транспонирования.
Транспонирование векторов работает несколько иначе. Предположим, имеется одномерный массив:
и мы выполняем операцию транспонирования:
В результате ничего не изменилось: вектор как был строкой, так строкой и остался. Почему? Дело в том, что массив x имеет только одну размерность, поэтому здесь нет понятия строк и столбцов. Соответственно, операция транспонирования ни к чему не приводит. Чтобы получить ожидаемый эффект, нужно добавить к массиву еще одну ось, например, так:
И теперь, при транспонировании получим вектор-столбец:
Добавление и удаление осей
Давайте предположим, что у нас имеется некий многомерный массив:
И нам потребовалось добавить еще одно измерение (ось), причем, в самое начало, то есть, ось axis0. Сейчас на этой оси 8 элементов – матриц 2×2, но мы хотим сделать четырехмерный массив, сохранив остальные три оси и их данные без изменений. Как раз это достаточно просто сделать с помощью функции expand_dims, следующим образом:
Обращаясь к свойству shape:
Видим, что массив стал четырехмерным и первая добавленная ось axis0 содержит один элемент – трехмерный массив 8x2x2. При необходимости, мы всегда можем добавить новый элемент на эту ось:
или удалить ненужные элементы:
Здесь второй параметр 0 – индекс удаляемого элемента на оси axis0.
Если нам нужно добавить последнюю ось в массиве, то для этого можно записать такую команду:
Следующая функция squeeze позволяет удалить все оси с одним элементом. Например, строчка:
превращает массив размерностью (1, 8, 2, 2) в массив размерностью (8, 2, 2). При необходимости, дополнительно мы можем самостоятельно указать оси, которые следует удалять, например, так:
Но, если указать ось с числом элементов больше 1, то возникнет ошибка:
Объект newaxis
В NumPy добавлять новые оси иногда удобнее с помощью специального объекта np.newaxis. Например, пусть у нас есть одномерный массив:
У него одна ось – одно измерение. Добавим еще одну ось, допустим, в начало. С помощью объекта np.newaxis это можно сделать так:
Или, можно прописать сразу две оси:
Как видите, это достаточно удобная операция.
Видео по теме
#2. Основные типы данных. Создание массивов функцией array() | NumPy уроки
#3. Функции автозаполнения, создания матриц и числовых диапазонов | NumPy уроки
#4. Свойства и представления массивов, создание их копий | NumPy уроки
#5. Изменение формы массивов, добавление и удаление осей | NumPy уроки
#6. Объединение и разделение массивов | NumPy уроки
#7. Индексация, срезы, итерирование массивов | NumPy уроки
#8. Базовые математические операции над массивами | NumPy уроки
#9. Булевы операции и функции, значения inf и nan | NumPy уроки
#10. Базовые математические функции | NumPy уроки
#11. Произведение матриц и векторов, элементы линейной алгебры | NumPy уроки
#12. Множества (unique) и операции над ними | NumPy уроки
#13. Транслирование массивов | NumPy уроки
© 2021 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта
How does numpy.newaxis work and when to use it?
the result gives me a 2-d plot frame with x-axis from 0 to 1. However, when I try using numpy.newaxis to slice a vector,
Is it the same thing except that it changes a row vector to a column vector?
4 Answers 4
Simply put, numpy.newaxis is used to increase the dimension of the existing array by one more dimension, when used once. Thus,
1D array will become 2D array
2D array will become 3D array
3D array will become 4D array
4D array will become 5D array
Here is a visual illustration which depicts promotion of 1D array to 2D arrays.
Scenario-1: np.newaxis might come in handy when you want to explicitly convert a 1D array to either a row vector or a column vector, as depicted in the above picture.
Example:
Scenario-2: When we want to make use of numpy broadcasting as part of some operation, for instance while doing addition of some arrays.
Example:
Let’s say you want to add the following two arrays:
If you try to add these just like that, NumPy will raise the following ValueError :
In this situation, you can use np.newaxis to increase the dimension of one of the arrays so that NumPy can broadcast.
Alternatively, you can also add new axis to the array x2 :
Note: Observe that we get the same result in both cases (but one being the transpose of the other).
Scenario-3: This is similar to scenario-1. But, you can use np.newaxis more than once to promote the array to higher dimensions. Such an operation is sometimes needed for higher order arrays (i.e. Tensors).
Example:
As an alternative, you can use numpy.expand_dims that has an intuitive axis kwarg.
More background on np.newaxis vs np.reshape
newaxis is also called as a pseudo-index that allows the temporary addition of an axis into a multiarray.
np.newaxis uses the slicing operator to recreate the array while numpy.reshape reshapes the array to the desired layout (assuming that the dimensions match; And this is must for a reshape to happen).
Example
In the above example, we inserted a temporary axis between the first and second axes of B (to use broadcasting). A missing axis is filled-in here using np.newaxis to make the broadcasting operation work.
General Tip: You can also use None in place of np.newaxis ; These are in fact the same objects.
The np.newaxis is generally used with slicing. It indicates that you want to add an additional dimension to the array. The position of the np.newaxis represents where I want to add dimensions.
In the first example I use all elements from the first dimension and add a second dimension:
The second example adds a dimension as first dimension and then uses all elements from the first dimension of the original array as elements in the second dimension of the result array:
Similarly you can use multiple np.newaxis to add multiple dimensions:
But given that it just inserts 1 s in the shape you could also reshape the array to add these dimensions:
Most of the times np.newaxis is the easiest way to add dimensions, but it’s good to know the alternatives.
In several contexts is adding dimensions useful:
If the data should have a specified number of dimensions. For example if you want to use matplotlib.pyplot.imshow to display a 1D array.
To add a necessary dimension so that NumPy can broadcast arrays. This works because each length-1 dimension is simply broadcast to the length of the corresponding 1 dimension of the other array.
Как работает numpy.newaxis и когда его использовать?
результат дает мне двухмерный график с осью х от 0 до 1. Однако, когда я пытаюсь использовать numpy.newaxis для нарезки вектора,
Это то же самое, за исключением того, что он заменяет вектор строки на вектор столбца?
Какова польза от numpy.newaxis и при каких обстоятельствах мы должны его использовать?
1D массив станет 2D массивом
2D массив станет 3D массивом
3D массив станет 4D массивом
4D массив станет 5D массивом
Вот наглядная иллюстрация, которая изображает продвижение 1D массива в 2D массивы.
Пример:
Сценарий-2 : когда мы хотим использовать пустая трансляция как часть какой-либо операции, например, во время выполнения сложение некоторых массивов.
Пример:
Допустим, вы хотите добавить следующие два массива:
Если вы попытаетесь добавить их просто так, NumPy вызовет следующее ValueError :
Также вы можете добавить новую ось в массив x2 :
Примечание : обратите внимание, что мы получаем одинаковый результат в обоих случаях (но один является транспонированием другого).
Сценарий-3 : это похоже на сценарий-1. Но вы можете использовать np.newaxis более одного раза, чтобы повысить массив до более высоких измерений. Такая операция иногда необходима для массивов более высокого порядка (, т.е. тензоров ).
Пример:
Дополнительные сведения о np.newaxis vs np.reshape
newaxis также называется псевдоиндексом, который позволяет временно добавлять ось в многомерный массив.
np.newaxis использует оператор среза для воссоздания массива, в то время как np.reshape изменяет форму массива до нужного макета (при условии, что размеры совпадают; и это должен для reshape произойти).
Пример
Постскриптум Также посмотрите этот отличный ответ: newaxis vs reshape, чтобы добавить размеры
np.newaxis обычно используется с нарезкой. Это указывает на то, что вы хотите добавить дополнительное измерение в массив. Позиция np.newaxis обозначает, где я хочу добавить измерения.
В первом примере я использую все элементы из первого измерения и добавляю второе измерение:
Второй пример добавляет измерение в качестве первого измерения, а затем использует все элементы из первого измерения исходного массива в качестве элементов во втором измерении результирующего массива:
Точно так же вы можете использовать несколько np.newaxis для добавления нескольких измерений:
В нескольких контекстах добавление измерений полезно:
Если данные должны иметь указанное количество измерений. Например, если вы хотите использовать matplotlib.pyplot.imshow для отображения одномерного массива.
Чтобы добавить необходимое измерение, чтобы NumPy мог транслировать массивы. Это работает, потому что каждое измерение длины 1 просто передается на длину соответствующего 1 размерность другого массива.
1 Если вы хотите узнать больше о правилах трансляции, документация NumPy по этому вопросу очень хорошо. Он также включает в себя пример с np.newaxis :
Затем вы можете использовать эту матрицу для умножения матриц или задействовать ее в построении более крупной матрицы 4 x n.
Объект newaxis в Tuple выбора служит для расширения измерений результирующего выбора на одна единица длины измерение.
Это не просто преобразование матрицы строк в матрицу столбцов.
Рассмотрим пример ниже:
Теперь давайте добавим новое измерение к нашим данным,
Вы можете видеть, что newaxis добавил дополнительное измерение здесь, x1 имеет измерение (3,3), а X1_new имеет измерение (3,1,3).
Как наше новое измерение позволяет нам выполнять различные операции:
Добавив x1_new и x2, мы получим:
NumPy в Python. Часть 1
Предисловие переводчика
Доброго времени суток, Хабр. Запускаю цикл статей, которые являются переводом небольшого мана по numpy, ссылочка. Приятного чтения.
Введение
Установка
Если у вас есть Python(x, y) (Примечание переводчика: Python(x, y), это дистрибутив свободного научного и инженерного программного обеспечения для численных расчётов, анализа и визуализации данных на основе языка программирования Python и большого числа модулей (библиотек)) на платформе Windows, то вы готовы начинать. Если же нет, то после установки python, вам нужно установить пакеты самостоятельно, сначала NumPy потом SciPy. Установка доступна здесь. Следуйте установке на странице, там всё предельно понятно.
Немного дополнительной информации
Сообщество NumPy и SciPy поддерживает онлайн руководство, включающие гайды и туториалы, тут: docs.scipy.org/doc.
Импорт модуля numpy
Есть несколько путей импорта. Стандартный метод это — использовать простое выражение:
Тем не менее, для большого количества вызовов функций numpy, становится утомительно писать numpy.X снова и снова. Вместо этого намного легче сделать это так:
Это выражение позволяет нам получать доступ к numpy объектам используя np.X вместо numpy.X. Также можно импортировать numpy прямо в используемое пространство имен, чтобы вообще не использовать функции через точку, а вызывать их напрямую:
Однако, этот вариант не приветствуется в программировании на python, так как убирает некоторые полезные структуры, которые модуль предоставляет. До конца этого туториала мы будем использовать второй вариант импорта (import numpy as np).
Массивы
Главной особенностью numpy является объект array. Массивы схожи со списками в python, исключая тот факт, что элементы массива должны иметь одинаковый тип данных, как float и int. С массивами можно проводить числовые операции с большим объемом информации в разы быстрее и, главное, намного эффективнее чем со списками.
Создание массива из списка:
Здесь функция array принимает два аргумента: список для конвертации в массив и тип для каждого элемента. Ко всем элементам можно получить доступ и манипулировать ими так же, как вы бы это делали с обычными списками:
Массивы могут быть и многомерными. В отличии от списков можно использовать запятые в скобках. Вот пример двумерного массива (матрица):
Array slicing работает с многомерными массивами аналогично, как и с одномерными, применяя каждый срез, как фильтр для установленного измерения. Используйте «:» в измерении для указывания использования всех элементов этого измерения:
Метод shape возвращает количество строк и столбцов в матрице:
Метод dtype возвращает тип переменных, хранящихся в массиве:
Тут float64, это числовой тип данных в numpy, который используется для хранения вещественных чисел двойной точности. Так же как float в Python.
Метод len возвращает длину первого измерения (оси):
Метод in используется для проверки на наличие элемента в массиве:
Массивы можно переформировать при помощи метода, который задает новый многомерный массив. Следуя следующему примеру, мы переформатируем одномерный массив из десяти элементов во двумерный массив, состоящий из пяти строк и двух столбцов:
Обратите внимание, метод reshape создает новый массив, а не модифицирует оригинальный.
Имейте ввиду, связывание имен в python работает и с массивами. Метод copy используется для создания копии существующего массива в памяти:
Списки можно тоже создавать с массивов:
Можно также переконвертировать массив в бинарную строку (то есть, не human-readable форму). Используйте метод tostring для этого. Метод fromstring работает в для обратного преобразования. Эти операции иногда полезны для сохранения большого количества данных в файлах, которые могут быть считаны в будущем.
Заполнение массива одинаковым значением.
Транспонирование массивов также возможно, при этом создается новый массив:
Многомерный массив можно переконвертировать в одномерный при помощи метода flatten:
Два или больше массивов можно сконкатенировать при помощи метода concatenate:
Если массив не одномерный, можно задать ось, по которой будет происходить соединение. По умолчанию (не задавая значения оси), соединение будет происходить по первому измерению:
В заключении, размерность массива может быть увеличена при использовании константы newaxis в квадратных скобках:
Заметьте, тут каждый массив двумерный; созданный при помощи newaxis имеет размерность один. Метод newaxis подходит для удобного создания надлежаще-мерных массивов в векторной и матричной математике.
На этом у нас конец первой части перевода. Спасибо за внимание.