numpy 中哪个函数类似于unsqueeze

在numpy中，可以使用`numpy.newaxis`来扩展数组的维度，类似于`unsqueeze`函数。例如，假设我们有一个形状为`(3, 4)`的数组`arr`，我们可以通过以下方式在第一维上添加一个新的维度：

import numpy as np

arr = np.zeros((3, 4))
new_arr = arr[:, np.newaxis, :]
print(new_arr.shape)  # 输出 (3, 1, 4)

这里我们使用了`newaxis`来在第二个维度上插入一个新的维度。同样的，我们也可以在其他维度上插入新的维度。

相关问题

numpy unsqueeze函数

numpy中没有unsqueeze函数，但是可以使用numpy.expand_dims函数来实现类似的功能。numpy.expand_dims函数可以在指定的轴上增加一个维度，从而扩展数组的形状。例如，如果有一个形状为(3,4)的数组a，可以使用numpy.expand_dims(a, axis=0)来在第0个轴上增加一个维度，从而得到一个形状为(1,3,4)的数组。

numpy中array函数

numpy中的array函数用于创建数组对象。它接受一个序列（如Python列表或元组）作为输入，并将其转换为numpy数组。

例如，你可以使用以下方式创建一个numpy数组：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a)  # 输出: [1 2 3 4 5]

# 创建一个二维数组
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b)
# 输出:
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

array函数还可以接受其他参数，例如指定数组数据类型（dtype）、数组形状（shape）、填充初始值等。更多详细信息可以查阅numpy的官方文档。