NumPy np.newaxis()

NumPy np.newaxis() es una función que se utiliza con los arrays en NumPy. Esta función se utiliza para aumentar el número de dimensiones de un array existente. np.newaxis() básicamente agrega una nueva dimensión al array existente. Esta nueva dimensión se puede agregar en diferentes posiciones, dependiendo de las necesidades del usuario.

En este artículo, exploraremos la función np.newaxis() en detalle y discutiremos cómo se puede utilizar para aumentar la dimensionalidad de un array existente. También veremos algunos ejemplos prácticos para comprender mejor el funcionamiento de esta función.

📋 Aquí podrás encontrar✍

Uso de np.newaxis()
Ejemplos de np.newaxis()
Conclusión
Preguntas frecuentes
Ejemplos de código y comandos

Uso de np.newaxis()

La función np.newaxis() se utiliza para agregar una nueva dimensión a un array existente en NumPy. Esta nueva dimensión puede ser agregada en diferentes posiciones en el array. Para agregar una nueva dimensión en el array, simplemente se utiliza el objeto np.newaxis().

Por ejemplo, si tenemos un array unidimensional (una dimensión), podemos usar np.newaxis() para convertirlo en un array bidimensional (dos dimensiones). El siguiente código de ejemplo ilustra este proceso:

import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(x) # Salida: [1 2 3 4 5] x = x[:, np.newaxis] print(x) # Salida: # [[1] # [2] # [3] # [4] # [5]]

En el código de ejemplo anterior, utilizamos np.newaxis() para agregar una dimensión adicional a un array unidimensional. Entonces, la dimensión se cambió de (5,) a (5, 1), y ahora es un array bidimensional.

De manera similar, se puede usar np.newaxis() para agregar una nueva dimensión en cualquier posición de un array multidimensional. Por ejemplo:

import numpy as np x = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(x.shape) # Salida: (2, 2) y = x[..., np.newaxis] print(y.shape) # Salida: (2, 2, 1) z = x[np.newaxis, :, :] print(z.shape) # Salida: (1, 2, 2)

En el código de ejemplo anterior, agregamos una nueva dimensión al final del array usando el operador de elipsis (...), y en otro caso, se agregó una nueva dimensión al inicio del array usando np.newaxis().

Ejemplos de np.newaxis()

Ahora que hemos discutido el uso de np.newaxis(), veamos algunos ejemplos para comprender mejor cómo se puede utilizar esta función.

import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.array([6, 7, 8, 9, 10]) z = np.hstack((x[:, np.newaxis], y[:, np.newaxis])) print(z) # Salida: # [[ 1 6] # [ 2 7] # [ 3 8] # [ 4 9] # [ 5 10]]

En el código de ejemplo anterior, utilizamos np.hstack() para apilar dos arrays verticalmente. Los arrays x y y son arreglos unidimensionales y tienen una dimensión de (5,). Luego, usamos np.newaxis() para agregar una dimensión adicional a cada array para convertirlos en arreglos bidimensionales con una dimensión de (5,1). Finalmente, utilizamos np.hstack() para unir horizontalmente estos dos arreglos.

Veamos otro ejemplo:

import numpy as np x = np.zeros((2,2)) y = np.ones((2,1)) z = np.vstack((x, y)) print(z) #Salida: # [[0. 0.] # [0. 0.] # [1. 1.]]

En el código de ejemplo anterior, usamos np.vstack() para apilar dos arrays horizontalmente. El primer array x es un array bidimensional con forma (2,2) y el segundo array y es un array bidimensional con forma (2,1). Agregamos una dimensión adicional a y utilizando np.newaxis() para convertirlo en un array con forma (2,1). Luego, usamos np.vstack() para apilar horizontalmente estos dos arrays en un array con forma (3,2).

Conclusión

La función np.newaxis() es una herramienta útil cuando se trabaja con arrays en NumPy. Se puede utilizar para agregar una nueva dimensión a un array existente a cualquier posición, lo que permite una mayor flexibilidad en el manejo de datos. En este artículo, discutimos cómo se puede usar np.newaxis() para aumentar la dimensionalidad de un array existente y vimos algunos ejemplos prácticos de cómo se puede utilizar esta función.

Preguntas frecuentes

¿Por qué es importante np.newaxis()?

np.newaxis() es importante cuando se trabaja con arrays multidimensionales en NumPy. Agregar una nueva dimensión permite una mayor flexibilidad en el manejo de los datos y en la ejecución de operaciones y cálculos en los arrays.

¿Cómo puedo usar np.newaxis() en un cálculo de matriz?

np.newaxis() se puede utilizar para agregar una nueva dimensión a una matriz o un arreglo existente. Esto puede ser útil cuando se está realizando un cálculo de matriz y es necesario agregar una dimensión adicional para realizar el cálculo deseado.

¿np.newaxis() es compatible con otros paquetes de Python?

Sí, np.newaxis() es compatible con otros paquetes de Python, como Pandas y SciPy, que también utilizan NumPy como base subyacente para sus operaciones con arrays. Al utilizar la biblioteca NumPy, las salidas de la biblioteca se pueden integrar con éxito en otros paquetes de Python para análisis de datos y cálculos numéricos complejos.

¿Es posible usar np.newaxis() para crear un tensor?

Sí, np.newaxis() se puede utilizar para agregar una dimensión adicional a un array existente y, por lo tanto, se puede utilizar para convertir un array existente en un tensor. El número de np.newaxis() utilizados determinará el número de dimensiones del tensor resultante.

Ejemplos de código y comandos

import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(x) # Salida: [1 2 3 4 5] x = x[:, np.newaxis] print(x) # Salida: # [[1] # [2] # [3] # [4] # [5]]

x = np.array([[1, 2], [3, 4]]) y = x[..., np.newaxis] z = x[np.newaxis, :, :]