numpy.ndarray' 增加一维

### 回答1：
在 NumPy 中，要增加一个维度，可以使用 reshape() 方法。reshape() 方法用于改变 ndarray 的形状，可以将数组从一个原始的形状转换为所需的新形状。

假设有一个形状为 (3, 4) 的二维数组 arr：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4],
                [5, 6, 7, 8],
                [9, 10, 11, 12]])
print(arr.shape)  # 输出 (3, 4)

现在我们想要在 arr 的维度上增加一个维度。可以使用 reshape() 方法，并传入新的形状作为参数，指定新的维度：

new_arr = arr.reshape((1, 3, 4))
print(new_arr.shape)  # 输出 (1, 3, 4)
print(new_arr)

这样，arr 就被转换为一个三维数组，新的形状为 (1, 3, 4)。

如果不确定数组的原始形状，可以使用 -1 表示未确定的维度大小，NumPy 会自动计算未指定的维度大小。例如，将 arr 转换为形状为 (1, -1, 4) 的三维数组，可以这样写：

new_arr = arr.reshape((1, -1, 4))
print(new_arr.shape)  # 输出 (1, 3, 4)
print(new_arr)

通过使用 reshape() 方法，我们可以轻松将 ndarray 增加到所需的维度。

### 回答2：
要给一个`numpy.ndarray`增加一维，可以使用`numpy.newaxis`关键字或`numpy.expand_dims`函数。

方法一：使用`numpy.newaxis`关键字
`numpy.newaxis`可以增加一个新的轴。我们可以将其插入现有数组的特定位置，从而增加一维。

import numpy as np

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

# 使用`numpy.newaxis`增加一维，放在行的位置
new_arr = arr[:, np.newaxis]

print(new_arr)

输出:

[[1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]]

方法二：使用`numpy.expand_dims`函数
`numpy.expand_dims`函数可以在特定位置增加一个新的轴。

import numpy as np

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

# 使用`numpy.expand_dims`函数增加一维，放在行的位置
new_arr = np.expand_dims(arr, axis=1)

print(new_arr)

输出:

[[1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]]

无论是`numpy.newaxis`还是`numpy.expand_dims`，都可以实现给`numpy.ndarray`增加一维。具体选择哪种方式取决于个人习惯和需求。

### 回答3：
要将 numpy.ndarray 增加一维，可以使用 numpy.newaxis 或 reshape() 函数。这两个方法都可以在现有数组的某个轴上增加一个长度为 1 的新维度。

使用 numpy.newaxis，可以通过在对应的轴上使用 None 来实现增加维度的操作。例如，假设有一个形状为 (3, 4) 的数组 a：

a = np.array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12]])

要在第二维度上增加一维，可以将 None 插入到对应的位置：

b = a[:, np.newaxis, :]

这样，b 的形状将变为 (3, 1, 4)，即在第二维度上增加了一维。

另外，也可以使用 reshape() 函数来实现增加维度的操作。例如，要在原数组 a 的第一维度上增加一维，可以使用 reshape():

b = a.reshape(-1, 3, 4)

这里的 -1 表示根据数组元素的总数和已知的维度大小推断出缺失维度的大小。这样，b 的形状也将变为 (1, 3, 4)，即在第一维度上增加了一维。

无论是使用 numpy.newaxis 还是 reshape() 函数，在增加维度后都可以进行进一步的操作，如切片、索引或执行其他 numpy 操作。