Numpy [...,None]

Question

我发现自己需要向现有的 numpy 数组添加功能，这导致了以下代码的最后一部分实际上在做什么的问题：

   np.ones(shape=feature_set.shape)[...,None]

设置

例如，假设我希望通过使用 numpy 和求解来求解线性回归参数估计：

假设我有一个特征集形状 (50,1)，一个形状为 (50,) 的目标变量，并且我希望使用我的目标变量的形状为截距值添加一列。

它看起来像这样：

# Create random target & feature set
y_train = np.random.randint(0,100, size = (50,))
feature_set = np.random.randint(0,100,size=(50,1))

# Build a set of 1s after shape of target variable
int_train = np.ones(shape=y_train.shape)[...,None]

# Able to then add int_train to feature set 
X = np.concatenate((int_train, feature_set),1)

我认为我知道的

当我包含 [...,None] 时，我看到输出的差异与我不使用它时的差异。这里是：

第二个版本在需要相同维数的输入数组周围返回错误，最终我偶然发现了使用 [...,None] 的解决方案。

主要问题

虽然我看到的输出[...，无]给我我想要的，我苦苦寻找的任何信息，什么是真正应该做的。任何人都可以带我了解这段代码的实际含义，None参数在做什么，等等？

谢谢！

Answer 1

切片[..., None]由两个“快捷方式”组成：

省略号文字组件：

点 (...) 表示生成完整索引元组所需的尽可能多的冒号。例如，如果 x 是一个秩为 5 的数组（即它有 5 个轴），则

• x[1,2,...]相当于x[1,2,:,:,:]，
• x[...,3]到x[:,:,:,:,3]和
• x[4,...,5,:]到x[4,:,:,5,:]。

（来源）

该None组件：

numpy.newaxis

该newaxis对象可用于所有切片操作以创建长度为 1 的轴。newaxis是 'None' 的别名，并且可以使用 'None' 代替它，结果相同。

（来源）

因此，arr[..., None]采用一个维度数组N并“在最后”为维度的结果数组“添加”一个维度N+1。

例子：

import numpy as np

x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(x.shape)          # (2, 3)

y = x[...,None]
print(y.shape)          # (2, 3, 1)

z = x[:,:,np.newaxis]
print(z.shape)          # (2, 3, 1)

a = np.expand_dims(x, axis=-1)
print(a.shape)          # (2, 3, 1)

print((y == z).all())   # True
print((y == a).all())   # True