numpy：我应该使用newaxis还是None？

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)

该文档的状态是一个也可以用None代替newaxis，效果是完全一样的。

有什么理由选择一个？是否有一般偏好或样式指南？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None允许这样做？

python numpy

— 尼科
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None之所以被允许，numpy.newaxis是因为它仅仅是的别名None。

In [1]: import numpy

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

作者之所以选择它，是因为他们需要一个方便的常量并且None可用。

至于为什么你应该更喜欢newaxis过None：主要是因为它更明确，部分是因为某一天的numpy作者可能将其更改为比其他的东西None。（他们没有计划也可能没有计划，但是没有充分的理由选择None。）

— AFoglia
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谢谢，我没有注意到np.newaxis实际上是None。那我就和newaxis一起去。

— nikow

他们实际上说您可以使用None，所以现在不能更改它：“ newaxis对象可以在上面讨论的基本切片语法中使用。也不能使用newaxis对象代替newaxis。”

— endlith 2012年

另外，如果您与不熟悉numpy索引详细信息的人员一起工作，当他们看到数组被“无”取消引用时，他们似乎会发疯

— 彼得

None优化执行速度是一个更好的地方，它可以带来很小的时间收益。但是通常您应该更喜欢np.newaxis。

— godaygo'5

他们为什么不使用newaxis = object()（或C级等效标准），这超出了我的范围...使用None非常容易出错。我有一个带有错误的函数（return应该返回一个布尔数组的裸露错误），并且由于形状不匹配而开始出现错误。让我花了一会儿时间才意识到用进行索引None并不会简单地引发一个IndexError。如果他们使用了“新鲜的”前哨值，我会避免尝试

— 花费