例子：
x = np.array([[[1],[2],[3]], [[4],[5],[6]]])
问题：
x[:, np.newaxis, 2] 是什么意思？
回答：
首先看，如果x[:, 2]，它会取第2列，但是维度会减少1维。因为2，不是切片。
如果写成 x[:, 2:3]，它会取第2列，而且维度不减。因为2:3是切片。
另一种写法等价写法是：x[:, np.newaxis, 2]。怎么看呢？先不看newaxis，它是做 x[:, 2]，然后在结果上增加1个维度（这个维度的长度只有1）。增加哪个维度呢？看np.newaxis出现在第几个位置。如这个例子，就是增加第2个维度。
所以，实际上 np.newaxis, 2 应该合起来看，就是既取出第2列（维度少1），但是又立刻加个维度。这样结果的维度保持不变。只是第2维的长度减少到1。
总结：
x[:, np.newaxis, 2] 与 x[:, 2:3] 的结果是一样的。
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本文标题：2023-03-09 np中的newaxis
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