expand_dim
时间: 2023-06-21 18:24:32 浏览: 79
`expand_dims`是Numpy数组的一个函数,用于在数组中插入新的轴。也可以理解为将原来的数组升维。它的作用是在指定的位置(轴)将数据的维度扩张1.
具体用法如下:
```python
import numpy as np
# 创建一个维度为(3,4)的数组
a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])
# 在第0个轴插入一个新的轴
b = np.expand_dims(a, axis=0)
print(a.shape) # (3, 4)
print(b.shape) # (1, 3, 4)
```
在上面的例子中,我们创建了一个维度为`(3,4)`的数组`a`,并使用`np.expand_dims()`函数在第0个轴插入了一个新的轴,得到了维度为`(1,3,4)`的数组`b`。
`axis`参数指定在哪个位置插入新的轴,它可以是一个整数或一个元组。如果是一个整数,则表示在该轴前插入一个新的轴;如果是一个元组,则表示在元组中指定的轴前插入新的轴。例如,在上面的例子中,我们将`axis=0`传递给`np.expand_dims()`函数,因此在第0个轴前插入了一个新的轴。
相关问题
expand_dims
`expand_dims` 函数用于在数组的指定位置插入新的轴。它可用于扩展数组的维度,从而使得原本无法进行操作的数组可以进行操作。
`expand_dims` 函数的使用方法如下:
```python
numpy.expand_dims(arr, axis)
```
- `arr`:需要插入新轴的数组。
- `axis`:新轴插入的位置。
例如,将一维数组转换为二维数组:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.expand_dims(a, axis=0)
print(b.shape) # 输出 (1, 4)
```
在这个例子中,使用 `expand_dims` 函数在数组 `a` 的第一个维度上插入了一个新的维度,将原本的一维数组转换为了二维数组。
又如,将二维数组转换为三维数组:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.expand_dims(a, axis=2)
print(b.shape) # 输出 (2, 2, 1)
```
在这个例子中,使用 `expand_dims` 函数在数组 `a` 的第三个维度上插入了一个新的维度,将原本的二维数组转换为了三维数组。
需要注意的是,插入新轴的位置不能超过数组的现有维度数加一。
numpy.expand_dims
`numpy.expand_dims`函数用于在指定维度上进行扩充。该函数的语法如下:
```python
numpy.expand_dims(arr, axis)
```
其中,`arr`表示要进行扩充的数组,`axis`表示要扩充的维度。该函数会在指定维度上增加一个维度,从而扩充数组的维度。
以下是`numpy.expand_dims`函数的使用示例:
```python
import numpy as np
# 定义一个数组
a = np.ones((4, 2))
print(a.shape) # 输出:(4, 2)
# 在第二个维度上进行扩充
b = np.expand_dims(a, axis=1)
print(b.shape) # 输出:(4, 1, 2)
# 在第二个维度上进行扩充(第二种方法)
c = a[:, np.newaxis, :]
print(c.shape) # 输出:(4, 1, 2)
# 在第二个维度上进行扩充(第三种方法)
d = a[:, None, :]
print(d.shape) # 输出:(4, 1, 2)
```