>>> print np.array([np.arange(10)]).transpose()
[[0]
[1]
[2]
[3]
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[5]
[6]
[7]
[8]
[9]]
Gibt es eine Möglichkeit, einen vertikalen Bereich zu erhalten, ohne diese zusätzlichen Schritte durchlaufen zu müssen?Wie erstellen Sie einen numpigen vertikalen Bereich?
können Sie np.newaxis verwenden:
>>> np.arange(10)[:, np.newaxis]
array([[0],
[1],
[2],
[3],
[4],
[5],
[6],
[7],
[8],
[9]])
np.newaxis ist nur ein Alias für None, und wurde von numpy Entwickler vor allem zur besseren Lesbarkeit hinzugefügt. Daher würde np.arange(10)[:, None] das gleiche genaue Ergebnis wie die obige Lösung ergeben.
nur hinzuzufügen, die Weitergabe von 'None' anstelle von' np.newaxis' hat den gleichen Effekt ... –
können Sie auf einige Dokumente verweisen, die erklären, warum das funktioniert? –
@SaulloCastro, danke ich wusste das nicht. – Akavall
ich tun würde:
np.arange(10).reshape((10, 1))
Im Gegensatz zu np.array, neu zu gestalten ist eine leichte Operation, die die Daten nicht in dem Array kopiert.
Als Randnotiz können Sie auch' whatever.reshape (-1, 1) 'eingeben, um die Größe der ersten Dimension nicht angeben zu müssen. –
Sie machen bereits einige unnötige Schritte dort - die 'np.array()' und die '[]' sind unnötig, da 'np.arange' ein numpy Array zurückgibt. Sie können einfach 'np.arange (10) .transpose()' – Brionius
@Brionius, 'transpose' eines 1d-Arrays nichts tun. Das OP verwendet die '[]', um dem Array eine zusätzliche Dimension hinzuzufügen und fragt, ob es einen effizienteren Weg gibt, dasselbe Ergebnis zu erzielen. –
@BiRico Ah, du hast Recht, mein Fehler. – Brionius