np.newaxis使用方式 - Cupoy

X = diabetes.data[:, np.newaxis,2]

想請問一下，為何要加.data才跑得出來。然後diabetes.data.shape

顯示它是一個(442,10)的資料，那感覺diabetes.data[:,2]就可以取了，但似乎是沒辦法

那為何還要加np.newaxis才能取。

還是說diabetes.data本身其實是一維，[:, np.newaxis,2]相當就是2維的[:,2]?

回答列表

• 2020/04/09 下午 10:53
  張維元 (WeiYuan)
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  嗨，柏勳

  
  

  1. 想請問一下，為何要加.data才跑得出來

  
  

  => 你可以試著把「diabetes」印出來看看，這應該是資料原本的設計，具體細節可以參考文件。

  
  

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• 2020/04/09 下午 11:00
  張維元 (WeiYuan)
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  嗨，柏勳

  
  

  1. 然後diabetes.data.shape 顯示它是一個(442,10)的資料，那感覺diabetes.data[:,2]就可以取了，但似乎是沒辦法那為何還要加np.newaxis才能取。

  
  

  => 我們把 data 印出來長這樣：

  
  

  

  
  

  如果只取 [:, 2] 的話，會印出第二個維度：

  
  

  

  但這裡想要的是「只包含第二個維度的 Array 所組成的 Array」，如下：

  
  

  

  
  

  
  

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• 2020/04/12 上午 02:12
  張維元 (WeiYuan)
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  補充一下 np.newaxis 的用法：

  
  

  假如我們現在有一個 1 * 3 的 Array 長這樣：

  
  

  ```

  [0 1 2]

  ```

   

  np.newaxi 是增加一個為 1 的維度，例如：

  
  

  ```

  np.arange(0,3)[:, np.newaxis]

  # array([[0],

  #        [1],

  #        [2]])

  ```

  
  

  這樣寫會把原本的 Array 變成是 n*1

  
  

  ```

  np.arange(0, 3)[np.newaxis, :]

  # array([[0, 1, 2]])

  ```

  
  

  這樣寫會把原本的 Array 變成是 1*n

  
  

  ```

  np.arange(0,3)[:, np.newaxis, np.newaxis]

  # array([[[0]],

  #       [[1]],

  #       [[2]]])

  ```

  
  

  這樣寫會把原本的 Array 變成是 n*1*1

  
  

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