expand_dims
时间: 2023-07-21 07:11:24 浏览: 57
`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。
相关问题
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)
```
torch.expand_dims
`torch.expand_dims`是PyTorch中的一个函数,用于在给定维度上扩展张量的形状。它的作用类似于NumPy中的`np.expand_dims`函数。
具体而言,`torch.expand_dims(input, dim)`会在输入张量`input`的指定维度`dim`上插入一个维度,从而扩展张量的形状。例如,如果`input`是一个形状为(3, 4)的张量,而`dim=0`,则`torch.expand_dims(input, dim)`将返回一个形状为(1, 3, 4)的张量,其中第一个维度被插入到原始张量的第0个维度上。
下面是一个示例:
```python
import torch
x = torch.randn(3, 4)
print(x.shape) # 输出: torch.Size([3, 4])
# 在维度0上扩展张量
y = torch.expand_dims(x, 0)
print(y.shape) # 输出: torch.Size([1, 3, 4])
# 在维度1上扩展张量
z = torch.expand_dims(x, 1)
print(z.shape) # 输出: torch.Size([3, 1, 4])
```
在这个示例中,我们首先创建了一个形状为(3, 4)的张量`x`。然后,我们使用`torch.expand_dims`函数在维度0和1上分别扩展了张量。注意,在维度0上扩展张量会在新的第0维上插入一个维度,因此输出的形状为(1, 3, 4)。而在维度1上扩展张量会在新的第1维上插入一个维度,因此输出的形状为(3, 1, 4)。