在Numpy中,选择[:,None] 做什么?

内容来源于 Stack Overflow,并遵循CC BY-SA 3.0许可协议进行翻译与使用

  • 回答 (2)
  • 关注 (0)
  • 查看 (88)

我正在上Udacity课程,学习深度学习,我发现了以下代码:

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

如何理解labels[:,None]

提问于
用户回答回答于

可以参考:

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

部分代码如下:

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]])
用户回答回答于

>>>> 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]]    

扫码关注云+社区