配列の大きさをそろえる方法？

Question

配列の大きさをそろえる方法がわからないです。
以下のコードを実行すると

# coding: utf-8

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import os

import numpy as np


a = np.arange(5)
b = np.arange(24).reshape((4,3,2))


while a.ndim > b.ndim:
    b = b[np.newaxis,:]
    print(b)
    print(b.size)
    print(b.ndim)
while b.ndim > a.ndim:
    a = a[np.newaxis,:]
    print(a)
    print(a.size)
    print(a.ndim)

[[0 1 2 3 4]]
5
2
[[[0 1 2 3 4]]]
5
3

と出力結果が出ました。

a = np.arange(5)
b = np.arange(24).reshape((4,3,2))

の出力結果は

[0 1 2 3 4]
[[[ 0  1]
  [ 2  3]
  [ 4  5]]

 [[ 6  7]
  [ 8  9]
  [10 11]]

 [[12 13]
  [14 15]
  [16 17]]

 [[18 19]
  [20 21]
  [22 23]]]

で、while文でa・ｂ2つの変数の中で使われている
np.newaxis の役割がわかりません。
np.newaxisは配列の次元を増やす役割をするので
特に

 b = b[np.newaxis,:]

でｂの次元数が減っていることが理解できません。
ここではaとｂの次元数をそろえることをおこなっているとおもうのですが、
どうしてnp.newaxisにより次元数がそろえられるのでしょうか？

Answer 1

bの次元は減っていません。
最初のループでは、bの次元＞aの次元なので処理されません。
次のループでは、aの次元がbの次元数まで増やされます。

import numpy as np

def print_log(name,a):
    print("%s size[%s],dim[%s],shape[%s]---"%(name,a.size,a.ndim,a.shape))
    print(a)
    print("---")

a = np.arange(5)
b = np.arange(24).reshape((4,3,2))
print_log("a",a)
print_log("b",b)

print("b -> a")
while a.ndim > b.ndim:
    b = b[np.newaxis,:]
    print_log("b",b)
    
print("a -> b")
while b.ndim > a.ndim:
    a = a[np.newaxis,:]
    print_log("a",a)

print_log("a",a)
print_log("b",b)

結果

a size[5],dim[1],shape[(5,)]---
[0 1 2 3 4]
---
b size[24],dim[3],shape[(4, 3, 2)]---
[[[ 0  1]
  [ 2  3]
  [ 4  5]]

 [[ 6  7]
  [ 8  9]
  [10 11]]

 [[12 13]
  [14 15]
  [16 17]]

 [[18 19]
  [20 21]
  [22 23]]]
---
b -> a
a -> b
a size[5],dim[2],shape[(1, 5)]---
[[0 1 2 3 4]]
---
a size[5],dim[3],shape[(1, 1, 5)]---
[[[0 1 2 3 4]]]
---
a size[5],dim[3],shape[(1, 1, 5)]---
[[[0 1 2 3 4]]]
---
b size[24],dim[3],shape[(4, 3, 2)]---
[[[ 0  1]
  [ 2  3]
  [ 4  5]]

 [[ 6  7]
  [ 8  9]
  [10 11]]

 [[12 13]
  [14 15]
  [16 17]]

 [[18 19]
  [20 21]
  [22 23]]]
---