numpy.expand_dims#
- numpy.expand_dims(a, axis)[源代码]#
扩展数组的形状.
插入一个新的轴,该轴将出现在扩展数组形状的 axis 位置.
- 参数:
- aarray_like
输入数组.
- axis整数或整数的元组
在扩展轴中放置新轴(或轴)的位置.
自 1.13.0 版本弃用: 传递一个
axis > a.ndim
的轴将被视为axis == a.ndim
,传递axis < -a.ndim - 1
将被视为axis == 0
.此行为已被弃用.在 1.18.0 版本发生变更: 现在支持轴的元组.如上所述,超出范围的轴现在是禁止的,并会引发
AxisError
.
- 返回:
- resultndarray
增加了 a 的维数后的视图.
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