以下是关于“numpy添加新的维度:newaxis的方法”的完整攻略。
newaxis的概念
newaxis是NumPy中的一个特殊索引，用于在数组中添加新的维度。通过使用newaxis，我们可以将一维数组转换为二维数组、二维数组转换为三维数组，以此类推。
添加新的维度
下面是一个使用newaxis添加新的维度的示例代码：
import numpy as np
# 创建一个一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
# 添加新的维度
b = a[np.newaxis, :]
# 输出结果
print('Original array:\n', a)
print('New array:\n', b)
在上面的示例代码中，我们创建了一个一维数组a，并使用newaxis添加了一个新的维度。最后，我们输出了原始数组和添加新维度后的数组。
示例2
下面是另一个使用newaxis添加新的维度的示例代码：
import numpy as np
# 创建一个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 添加新的维度
b = a[:, :, np.newaxis]
# 输出结果
print('Original array:\n', a)
print('New array:\n', b)
在上面的示例代码中，我们创建了一个二维数组a，并使用newaxis添加了一个新的维度。在添加新维度时，我们使用了冒号来表示所有的行和列。最后，我们输出了原始数组和添加新维度后的数组。
示例3
下面是另一个使用newaxis添加新的维度的示例代码：
import numpy as np
# 创建一个三维数组
a = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
# 添加新的维度
b = a[:, :, :, np.newaxis]
# 输出结果
print('Original array:\n', a)
print('New array:\n', b)
在上面的示例代码中，我们创建了一个三维数组a，并使用newaxis添加了一个新的维度。在添加新维度时，我们使用了冒号来表示所有的行、列和深度。最后，我们输出了原始数组和添加新维度后的数组。
综上所述，“numpy添加新的维度:newaxis的方法”的完整攻略包括了newaxis的概念、添加新的维度的方法和示例代码的演示。在实际应用中，可以根据具体的需求选择合适的方法。