Python 我应该使用newaxis还是不使用？

在numpy中，可以使用切片语法中的“newaxis”对象创建长度为1的轴，例如：

import numpy as np
print np.zeros((3,5))[:,np.newaxis,:].shape
# shape will be (3,1,5)

用户还可以使用

None

代替

newaxis

，效果完全相同

---

有什么理由选择一个而不是另一个吗？是否有一般偏好或风格指南？我的印象是，

newaxis

更受欢迎，可能是因为它更明确。那么有什么理由允许

None

吗？

None

是允许的，因为

numpy.newaxis

只是

None

的别名

In [1]: import numpy

In [2]: numpy.newaxis is None
Out[2]: True

作者选择它可能是因为他们需要一个方便的常数，

None

---

至于为什么你更喜欢

newaxis

而不是

None

：主要是因为它更明确，部分是因为有一天

numpy

作者可能会将其更改为

None

以外的内容。（他们不打算，也可能不会，但没有理由选择

None

）

谢谢，我没有注意到np.newaxis实际上是None。我将使用newaxis。他们实际上说你可以使用None，但是，他们现在不能更改它：“newaxis对象可以在上面讨论的基本切片语法中使用。None也可以代替newaxis使用。”此外，如果您与不熟悉numpy索引细节的人一起工作，当他们看到数组被“无”解引用时，他们似乎会发疯。

None

更好的地方是优化执行速度，它可以带来非常小的时间效益。但通常你应该更喜欢

np.newaxis

。他们为什么不使用

newaxis=object（）

（或C级等效物）我无法理解。。。使用

None

非常容易出错。我有一个函数有一个bug（一个本来应该返回布尔数组的裸

return

），由于形状不匹配，我开始出现错误。我花了一段时间才意识到使用

None

进行索引并不会简单地引发

索引错误。如果他们使用了一个“新的”哨兵值，我就可以避免30分钟试图理解错误。。。