>>> x=np.arange(3)
>>> x
array([0, 1, 2])
>>> x.shape
(3,)
>>> y=x[:,np.newaxis]
>>> y
array([[0],
[1],
[2]])
>>> y.shape
(3, 1)
总之就是，np.newaxis 或None如果放在行的位置就增加一行，如果放在列的位置就增加一列
这是因为
>>> type(np.newaxis)
<type 'NoneType'>
>>> np.newaxis==None
True
所以他俩通用
np.newaxis的一个用途是拼接两列
>>> x
array([[ 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12]])
>>> x2=np.hstack([x[:,1][:,np.newaxis],x[:,3][:,np.newaxis]])
>>> x2
array([[ 2, 4],
[ 6, 8],
[10, 12]])
不过拼接，不一定有切片来的方便
>>> x[:,[1,3]]
array([[ 2, 4],
[ 6, 8],
[10, 12]])
建议平时用切片，如果想把一行一列放在一起，用np.newaxis
不同数组拼接用hstack，和他两个无关
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列表，必须转化为numpy下的列表才能用numpy的函数处理
所以，注意用 a=np.array([1,2,3])
而不是 a=[1,2,3]
numpy中的newaxis
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