使用 numpy.newaxis 為 NumPy 陣列新增軸

在索引運算式中使用 numpy.newaxis，會為陣列新增一個長度為 1 的軸。把它放在原有軸之前會形成列，放在該軸之後則會形成欄。對形狀為 (4,) 的一維陣列，這兩種寫法分別會得到 (1, 4) 和 (4, 1)。原始值的順序不變；索引會插入一個軸，因而改變陣列的形狀。

使用 numpy.newaxis 為 NumPy 陣列新增軸

在 NumPy 索引中，numpy.newaxis 是 Python None 物件的別名。它不是要加上括號呼叫的方法。numpy.newaxis 說明文件介紹了這個索引常數。在索引中，array[np.newaxis, :] 會把新軸放在最前面，而 array[:, np.newaxis] 會把新軸放在原有軸之後。冒號則會保留原有軸上的所有值。

安裝 NumPy 後即可執行此範例：

import numpy as np

values = np.array([1, 2, 3, 4])
print(values.shape)

row = values[np.newaxis, :]
column = values[:, np.newaxis]
print(row.shape)
print(column.shape)

(4,)
(1, 4)
(4, 1)

第一個形狀表示陣列有一個軸，包含四個項目。在列的寫法中，插入的第一個軸長度為 1，原有軸仍有四個項目。在欄的寫法中，原有的四項軸在前，插入的軸長度為 1。因此形狀會是 (1, 4) 和 (4, 1)：形狀中的數值依軸的順序排列，表示的不是另一組值。二維形狀本身不會讓資料變成特殊的矩陣型別；NumPy 仍以陣列表示它。

同樣的兩種索引也可以用 None 表示：values[None, :] 會建立列的形狀，而 values[:, None] 會建立欄的形狀。請選擇較能讓周圍程式碼易讀的寫法。numpy.newaxis 也可以為已有多個維度的陣列新增軸。它在索引中的位置會決定新軸在結果形狀中的位置；在依賴後續運算前，先對照索引位置與形狀。

當其他運算需要維度對齊時，新增軸會很有用，包括某些廣播運算。新增的軸長度為 1；若其他維度相容，廣播可以擴展這個軸，但新增軸不會自動讓任意兩個陣列都相容。選擇列或欄時，先確認結果形狀以及下一個運算所需的軸順序。如此較容易推理索引結果，也能避免誤以為兩種寫法可以互換。

對於形狀為 (2, 3) 的陣列，matrix[:, :, None] 會在末端新增一個軸，形狀成為 (2, 3, 1)；matrix[None, :, :] 則會在開頭新增一個軸，形狀成為 (1, 2, 3)。兩種情況下，原有兩個軸的順序與長度都不變。使用多個索引位置時，可以先寫下原始形狀，再標出每個 None 或 numpy.newaxis 的位置；在把陣列傳給其他函式前，就能據此預測新形狀。