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
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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]？
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]])>>>> 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]]
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