numpy 扩充一个维度
时间: 2023-08-29 11:08:12 浏览: 86
你可以使用 numpy 的 reshape() 方法来扩充一个维度。假设你有一个形状为 (3, 4) 的数组 arr,你可以使用 reshape() 方法将其转换为一个形状为 (3, 4, 1) 的三维数组,如下所示:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12]])
new_arr = arr.reshape(3, 4, 1)
```
在这个例子中,reshape() 方法将 arr 转换为一个形状为 (3, 4, 1) 的三维数组,其中最后一个维度的大小为 1。这个新的维度可以用来存储额外的信息,例如颜色通道或时间步等。注意,reshape() 方法将返回一个新的数组,而不会修改原始数组。
相关问题
numpy 的new.axis怎么使用,扩充一个维度
`numpy`中的`newaxis`是一个特殊的索引,用于增加数组的维度。它实际上是`None`的一个实例,当你在索引中使用它时,会增加一个新的轴。`newaxis`经常被用在数组的重塑和广播中。
例如,你有一个一维数组,想要将其转换为二维列向量,就可以通过在适当的位置插入`newaxis`来实现:
```python
import numpy as np
# 假设有一个一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
# 使用newaxis将其转换为二维列向量
column_vector = a[:, np.newaxis]
print(column_vector)
```
输出将会是:
```
[[1]
[2]
[3]]
```
在这个例子中,`np.newaxis`被放在了数组的第二个维度位置,从而创建了一个新的列轴。
`newaxis`也可以用来在数组的特定位置增加新的轴,比如在数组的开始位置或者中间位置增加轴:
```python
# 在数组的第一个位置增加轴
row_vector = a[np.newaxis, :]
print(row_vector)
```
输出将会是:
```
[[1 2 3]]
```
在这个例子中,`np.newaxis`被放在了数组的第一个维度位置,从而创建了一个新的行向量。
使用`newaxis`时,你只需要记住在需要增加维度的地方插入它,无论是行、列还是中间某个维度,`newaxis`都能按照你的需求来增加新的轴。
python numpy扩充一列
可以使用numpy中的concatenate函数来扩充一列。假设你有一个2D数组a,你可以使用以下代码添加一列:
```python
import numpy as np
# 创建一个2D数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# 创建一个要添加到a中的列向量
new_col = np.array([[7], [8], [9]])
# 使用concatenate函数将新列添加到a中
a = np.concatenate((a, new_col), axis=1)
print(a)
```
输出:
```
array([[1, 2, 7],
[3, 4, 8],
[5, 6, 9]])
```
这里我们使用了`axis=1`参数来指定在哪个维度上进行拼接操作,也就是在列方向上添加新的一列。
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