关于np.newaxis的理解

经常在sklearn上看到np.newaxis，这里记录一下我的理解

np.arange(0, 10)

这句话 生成的是一个一维的数组，如下：

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

输出其shape：(10,)

那么我如何才能将其转化为shape=(1,10)呢

可以用两种方法：

1.使用shape

1. y=np.arange(1, 11)

2. y.shape=(10,1)

3. print(y)

结果如下：

1. [[ 1]

2. [ 2]

3. [ 3]

4. [ 4]

5. [ 5]

6. [ 6]

7. [ 7]

8. [ 8]

9. [ 9]

10. [10]]

2. 使用np.newaxis

print(np.arange(0, 10)[:, np.newaxis])

结果如下：

1. [[0]

2. [1]

3. [2]

4. [3]

5. [4]

6. [5]

7. [6]

8. [7]

9. [8]

10. [9]]

如上所示，应该清楚了np.newaxis了吧

上面的代码实质就是将原本的(10,)移到行上，然后新增一列