python数组不改变长度，增加维度

如果你希望增加维度，但不改变数组的长度，可以使用numpy库中的reshape方法或者numpy.newaxis。以一维数组为例，可以使用reshape方法将其转换为二维数组，或者使用numpy.newaxis将其转换为二维数组的行或列，而不改变数组的长度。

使用reshape方法：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = a.reshape(2, 2)
print(b)

输出结果为：

[[1 2]
 [3 4]]

使用numpy.newaxis：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = a[:, np.newaxis]
print(b)

输出结果为：

[[1]
 [2]
 [3]
 [4]]

使用numpy.newaxis将一维数组转换为二维数组的行或列，可以根据需要进行选择。例如，a[:, np.newaxis]将一维数组转换为二维数组的列，而a[np.newaxis, :]将一维数组转换为二维数组的行。

相关问题

python数组增加维度，新增的维度填充0

如果你希望在增加维度的同时，对新增的维度进行填充，可以使用numpy库中的zeros方法创建一个全0的数组，然后使用numpy的concatenate方法将原数组和全0数组连接起来。例如，将一维数组a增加为二维数组b，并在新增的维度上填充0：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
zeros = np.zeros((a.shape[0], 1), dtype=a.dtype)
b = np.concatenate((a[:, np.newaxis], zeros), axis=1)
print(b)

输出结果为：

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

在上面的代码中，zeros方法创建了一个全0的二维数组，其行数与原数组a的长度相同，列数为1，数据类型与原数组a相同。然后使用concatenate方法按列连接原数组和全0数组，生成了一个新的二维数组b。

python 多维数组长度增加

在Python中，多维数组可以使用列表嵌套的方式来实现。增加多维数组的长度可以使用类似于一维数组的方法，只需要在对应的维度上进行操作即可。下面是一些示例代码：

1. 使用append()函数添加元素到多维数组末尾：

my_array = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
my_array.append([10, 11, 12])
print(my_array) # 输出 [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]

# 在第一维度上添加元素
my_array[0].append(4)
print(my_array) # 输出 [[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]

2. 使用"+"操作符连接两个多维数组：

my_array = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
new_array = my_array + [[10, 11, 12], [13, 14, 15]]
print(new_array) # 输出 [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]]

# 在第二维度上添加元素
my_array[0] = my_array[0] + [4, 5]
print(my_array) # 输出 [[1, 2, 3, 4, 5], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

3. 使用extend()函数添加一个多维数组到另一个多维数组的末尾：

my_array = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
my_array.extend([[10, 11, 12], [13, 14, 15]])
print(my_array) # 输出 [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]]

# 在第三维度上添加元素
my_array[0][2] = my_array[0][2] + [6, 7]
print(my_array) # 输出 [[1, 2, [3, 6, 7]], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]]

注意，在多维数组中增加元素需要注意维度的对应关系，修改原始数组也需要注意对应维度的索引。