np.expand_dims

`np.expand_dims` 是 NumPy 库中的一个函数，用于在指定位置增加一个维度。它的语法如下：

np.expand_dims(arr, axis)

其中，`arr` 是要增加维度的数组，`axis` 是要在哪个位置增加维度。例如，如果 `arr` 的形状是 (3, 4)，要在第二个维度（即按列方向）增加一个维度，则可以使用：

new_arr = np.expand_dims(arr, axis=1)

这样，`new_arr` 的形状将变为 (3, 1, 4)，即在第二个维度增加了一个长度为 1 的维度。这个函数在深度学习中常用于数据处理，特别是在卷积神经网络中。

相关问题

np.expand_dims功能

np.expand_dims 是一个 numpy 库中用于扩充数组维度的函数。它接收一个数组 (array) 和一个 axis 参数，并在指定的 axis 上插入一个新的维度。例如，当 axis=0 时，np.expand_dims(arr, axis=0) 会在 arr 的最前面插入一个新的维度，使得输出的数组的 shape 变成 (1, arr.shape)。

np.expand_dims函数

np.expand_dims函数是numpy库中的一个函数，用于在数组的指定位置插入一个新的维度。它的语法如下：

np.expand_dims(arr, axis)

其中，arr是要进行维度扩展的数组，axis是要在哪个轴上插入新维度的位置。

举个例子，假设我们有一个形状为(3,4)的数组a，现在想在第二个轴上插入一个新的维度，可以使用np.expand_dims函数：

import numpy as np

a = np.random.rand(3, 4)
print("原数组：")
print(a)

b = np.expand_dims(a, axis=1)
print("扩展维度后的数组：")
print(b.shape)

运行结果如下：

原数组：
[[0.07194309 0.18817755 0.1475621  0.91957406]
 [0.79351664 0.91385166 0.79800508 0.50536349]
 [0.43677557 0.74512251 0.29444514 0.91917029]]
扩展维度后的数组：
(3, 1, 4)

可以看到，扩展维度后的数组形状变成了(3, 1, 4)，新的维度被插入到了第二个轴上。