dask.array.expand_dims
dask.array.expand_dims¶
- dask.array.expand_dims(a, axis)[源代码]¶
扩展数组的形状。
此文档字符串是从 numpy.expand_dims 复制的。
Dask 版本可能存在一些不一致性。
在扩展数组形状的 axis 位置插入一个新轴。
- 参数
- aarray_like
输入数组。
- 轴int 或 int 的元组
在扩展轴中放置新轴(或多个轴)的位置。
1.13.0 版后已移除: 传递一个
axis > a.ndim
的轴将被视为axis == a.ndim
,而传递axis < -a.ndim - 1
将被视为axis == 0
。此行为已被弃用。在 1.18.0 版更改: 现在支持轴的元组。如上所述,超出范围的轴现在是被禁止的,并会引发 ~exceptions.AxisError。
- 返回
- 结果ndarray
增加了维度数量的 a 的视图。
参见
squeeze
逆操作,移除单一维度
reshape
插入、移除和合并维度,并调整现有维度的大小
atleast_1d
,atleast_2d
,atleast_3d
示例
>>> import numpy as np >>> x = np.array([1, 2]) >>> x.shape (2,)
以下等同于
x[np.newaxis, :]
或x[np.newaxis]
:>>> y = np.expand_dims(x, axis=0) >>> y array([[1, 2]]) >>> y.shape (1, 2)
以下等同于
x[:, np.newaxis]
:>>> y = np.expand_dims(x, axis=1) >>> y array([[1], [2]]) >>> y.shape (2, 1)
axis
也可以是一个元组:>>> 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,一些示例可能使用
None
而不是np.newaxis
。这些是相同的对象:>>> np.newaxis is None True