Python numpy expand_dims用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.expand_dims 的用法。

用法:

numpy.expand_dims(a, axis)

展开数组的形状。

插入一个新轴，该轴将出现在展开的数组形状中的轴位置。

参数：

a： array_like

输入数组。

axis： int 或整数元组

放置新轴(或多个轴)的扩展轴中的位置。

返回：

result： ndarray

视图随着维度数量的增加而增加。

例子：

>>> x = np.array([1, 2])
>>> x.shape
(2,)

以下等效于 x[np.newaxis, :] 或 x[np.newaxis] ：

>>> y = np.expand_dims(x, axis=0)
>>> y
array([[1, 2]])
>>> y.shape
(1, 2)

以下等价于 x[:, np.newaxis] ：

>>> y = np.expand_dims(x, axis=1)
>>> y
array([[1],
       [2]])
>>> y.shape
(2, 1)

axis 也可能是一个元组：

>>> y = np.expand_dims(x, axis=(0, 1))
>>> y
array([[[1, 2]]])

>>> y = np.expand_dims(x, axis=(2, 0))
>>> y
array([[[1],
        [2]]])

请注意，某些示例可能使用 None 而不是 np.newaxis 。这些是相同的对象：

>>> np.newaxis is None
True