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以下是关于“NumPy中np.newaxis的实用分享”的完整攻略。

np.newaxis简介

在NumPy中，np.newaxis是一个特殊的常量，用于在数组中增加一个新的维度。它可以用于在数组的任意位置增加一个新的维度，从而改变数组的形状。

np.newaxis的使用方法

下面是np.newaxis的使用方法：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4])

# 在数组a中增加一个新的维度
b = a[:, np.newaxis]

# 输出结果
print('a:')
print(a)
print('b:')
print(b)

在上面的示例代码中，我们使用np.newaxis在数组a中增加了一个新的维度，并将其存储在变量b中。最后，我们输出了数组a和b。

输出结果为：

a:
[1 2 3 ]
b:
[[1]
 [2]
 [3]
 [4]]

可以看到，使用np.newaxis在数组a中增加了一个新的维度，而将一维数组转换为了二维数组。

下面是一个使用np.newaxis在二维数组中增加新维度的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3 4]])

# 在数组a中增加一个新的维度
b = a[:, :, np.newaxis]

# 输出结果
print('a:')
print(a)
print('b:')
print(b)

在上面的示例代码中，我们使用np.newaxis在数组a中增加了一个新的维度，并将其存储在变量b。最后，我们输出了数组a和b。

输出结果为：

a:
[[1 2]
 [3 4]]
b:
[[[1]
  [2]]

 [[3]
  [4]]]

可以看到，使用np.newaxis在二维数组中增加了一个新的维度，从而将二维数组转换为了三维数组。

np.newaxis的实用示例

下面是使用np.newaxis实现矩阵乘法的示例代码：

import numpy as np

# 创建两个矩阵
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 矩阵乘法
c =.dot(a[:, :, np.newaxis], b[np.newaxis, :, :])

# 输出结果
print('a:')
print(a)
print('b:')
print(b)
print('c:')
print(c)

在上面的示例代码中，我们使用np.newaxis实现了矩阵乘法，并将结果存储在变量c中。最后，我们了矩阵a、b和c。

输出结果为：

a:
[[1 2]
 [3 4]]
b:
[[5 6]
 [7 8]]
c:
[[[19 22]
  [43 50]]

 [[23 34]
  [31 46]]]

可以看到，使用np.newaxis实现了矩阵乘法，并得到了正确结果。

下面是一个使用np.newaxis实现数组的广播的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
a = np.array([1, 2, 3])

# 创建一个标量
b = 2

# 数组的广播
c = a[:, np.newaxis] * b

# 输出结果
print('a:')
print(a)
print('b:')
print(b)
print('c:')
print(c)

在上面的示例代码中，我们使用np.newaxis实现了数组的广播，并将结果存储在变量c中。最后，我们输出了数组a、标量b和c。

输出结果为：

a:
[1 2 3]
b:
2
c:
[[2 4 6]]

可以看到，使用np.newaxis实现了数组的广播，并得到了正确的结果。

总结

综上所述，“NumPy中np.newaxis的实用分享”的完整略包括了np.newaxis的简介、使用方法和实用示例。在实际应用中，可以根据具体的需求使用np.newaxis增加新的维度，从而变数组的形状。