NumPyの使い方（１８） 次元操作

NumPyの次元操作について
　

次元の増減	保持	削減	増加
reshape	○	○	○
resize	○	○	○
flatten		○	×
rabel		○	×
any, all	×	○	×
sort	○	△	×	axis略で1d
スライス	○	×	×
インデックス	×	○	×
ファンシーインデックス	○	○	×
take	○	△	×	axis略で1d
mean, sum	×	○	×
min, max	×	○	×
concatenate	○	×	×
split	○	×	×
repeat	○	△	×	axis略で1d
tile	○	×	○
expand_dims	×	×	○
ブロードキャスト	○	×	○
イテレート	×	○	×	次元が1減る
compress	○	△	×	axis略で1d

　
・np.expand_dims()
　軸を指定して次元を増やす。

import numpy as np

a1 = np.array([0, 1, 2])
a2 = np.expand_dims(a1, axis=0)
print(a2)
# [[0 1 2]]

# 以下も同義
a3 = a1[np.newaxis, :]
print(a3)
# [[0 1 2]]

a4 =np.expand_dims(a1, axis=1)
print(a4)
# [[0]
#  [1]
#  [2]]

# 以下も同義
a5 = a1[:, np.newaxis]
print(a5)
#[[0]
# [1]
# [2]]