numpy如何添加一个维度

在NumPy中，如果你想要给一个一维数组添加一个新的维度（即变成二维或多维），可以使用`np.newaxis`或`None`关键字，或者简单地将数组连接到自身形成新的轴。以下是几种常见方法：

1. 使用`np.newaxis`：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
arr_with_dim = arr[np.newaxis, :]
print(arr_with_dim)

这会创建一个新的数组，其中原来的数组作为新行插入。

2. 使用`None`：

arr_with_dim = arr[:, None]

这里的新维度放在了列索引上。

3. 使用`hstack`或`vstack`（适用于一维数组）：

arr_2d = np.hstack((arr, arr))
# 或者
arr_2d = np.vstack((arr, arr))

这两个函数分别沿水平方向或垂直方向堆叠数组，实现了增加维度的效果。

4. 对于更高维度的数据，如矩阵，可以使用`expand_dims`函数：

matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
expanded_matrix = np.expand_dims(matrix, axis=0) # 添加新的一维在轴0

相关问题

python numpy添加第三维度

要在Python的NumPy中添加第三个维度，可以使用reshape()函数或expand_dims()函数。
使用reshape()函数，可以将原数组重新调整为具有三个维度的新数组。例如，如果有一个二维数组a，可以使用a.reshape((n, m, 1))将其转换为一个具有三个维度的数组。其中n和m分别是原数组的行数和列数，1表示新的第三个维度。

示例：
import numpy as np
a = np.zeros((n, m))
b = a.reshape((n, m, 1))
print(b.shape)

另一种方法是使用expand_dims()函数，该函数可以在指定的轴上添加一个新的维度。例如，如果有一个二维数组a，可以使用np.expand_dims(a, axis=2)将其转换为一个具有三个维度的数组。其中axis=2表示在第三个维度上添加新的维度。

示例：
import numpy as np
a = np.zeros((n, m))
b = np.expand_dims(a, axis=2)
print(b.shape)

无论使用哪种方法，都可以在NumPy中添加第三个维度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python numpy维度增减、通道叠加](https://blog.csdn.net/qq_39450134/article/details/122545049)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Numpy 改变数组维度的几种方法小结](https://download.csdn.net/download/weixin_38743119/14864352)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

numpy 扩充一个维度

你可以使用 numpy 的 reshape() 方法来扩充一个维度。假设你有一个形状为 (3, 4) 的数组 arr，你可以使用 reshape() 方法将其转换为一个形状为 (3, 4, 1) 的三维数组，如下所示：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4],
                [5, 6, 7, 8],
                [9, 10, 11, 12]])

new_arr = arr.reshape(3, 4, 1)

在这个例子中，reshape() 方法将 arr 转换为一个形状为 (3, 4, 1) 的三维数组，其中最后一个维度的大小为 1。这个新的维度可以用来存储额外的信息，例如颜色通道或时间步等。注意，reshape() 方法将返回一个新的数组，而不会修改原始数组。