在numpy中，[：，None]選擇了什麼？

我走了Udacity課程深學習，我碰到下面的代碼來：在numpy中，[：，None]選擇了什麼？

def reformat(dataset, labels): 
    dataset = dataset.reshape((-1, image_size * image_size)).astype(np.float32) 
    # Map 0 to [1.0, 0.0, 0.0 ...], 1 to [0.0, 1.0, 0.0 ...] 
    labels = (np.arange(num_labels) == labels[:,None]).astype(np.float32) 
    return dataset, labels

是什麼labels[:,None]實際上在這裏做？

來源

2016-06-16 Huey

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html

numpy.newaxis

的newaxis對象可以在所有切片操作可以用來創建一個長度的軸線。：const：newaxis是'None'的別名，'None'可以用來代替這個結果。

http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.expand_dims.html

與您的代碼

In [154]: labels=np.array([1,3,5]) 

In [155]: labels[:,None] 
Out[155]: 
array([[1], 
     [3], 
     [5]]) 

In [157]: np.arange(8)==labels[:,None] 
Out[157]: 
array([[False, True, False, False, False, False, False, False], 
     [False, False, False, True, False, False, False, False], 
     [False, False, False, False, False, True, False, False]], dtype=bool) 

In [158]: (np.arange(8)==labels[:,None]).astype(int) 
Out[158]: 
array([[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0]])

來源

2016-06-16 19:10:16 hpaulj

None的一部分演示是NP.newaxis的別名。它創建一個長度爲1軸這對於矩陣multiplcation等

>>>> import numpy as NP 
>>>> a = NP.arange(1,5) 
>>>> print a 
[1 2 3 4] 
>>>> print a.shape 
(4,) 
>>>> print a[:,None].shape 
(4, 1) 
>>>> print a[:,None] 
[[1] 
[2] 
[3] 
[4]]

來源

2016-06-16 19:12:18 GWW

我來這裏了做同樣Udacity課程完全相同的問題後非常有用。我想要做的是轉換一個numpy.transpose（[1，2，3]）不起作用的一維numpy序列/數組。所以我想添加就可以轉像這樣（source）：

numpy.matrix([1, 2, 3]).T

它導致：

matrix([[1], 
     [2], 
     [3]])

這是幾乎相同的（類型是不同的）到：

x=np.array([1, 2, 3]) 
x[:,None]

但我認爲這是更容易記住...

來源

2017-02-19 21:33:16 CodingYourLife

在numpy中，[：，None]選擇了什麼？

回答

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