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 数组维度

在Python中，数组（也称为列表或ndarray）的维度是指其数据结构在内存中排列的方式，它表示数组有多少个嵌套层次。每个维度代表了数据的一种“列”或“行”的概念。例如，一维数组只有一个层级，只有一行或一列；二维数组有两层，可以看作是一个表格，包含多行多列；三维数组则有三层，常用于图像处理，其中每层是一张图片。

你可以通过`len()`函数获取数组的维度，对于`numpy`库中的`ndarray`，形状信息存储在`.shape`属性里，该属性会返回一个元组，元素个数即为维度，元组的每个元素对应一个维度的大小。

举个例子：

import numpy as np

# 一维数组
arr_1d = np.array([1, 2, 3])
print(arr_1d.shape)  # 输出 (3,)，表示一维，长度为3

# 二维数组
arr_2d = np.array([[4, 5], [6, 7]])
print(arr_2d.shape)  # 输出 (2, 2)，表示两维，2x2矩阵

# 三维数组
arr_3d = np.array([[[8, 9], [10, 11]], [[12, 13], [14, 15]]])
print(arr_3d.shape)  # 输出 (2, 2, 2)，表示三维，两个2x2矩阵的集合