np.expend_dims:扩展数组形状。 通过在指定位置插入新的轴来扩展数组形状。 np.expand_dims(arr, axis) 参数: arr:输入数组 axis:新轴插入的位置 实例: importnumpyasnp x = np.array(([1,2], [3,4]))print(x) y = np.expand_dims(x, axis=0)print(y)print(x.shape, y.shape) 输出结果: [[...
np.expend_dims:扩展数组形状。 通过在指定位置插入新的轴来扩展数组形状。 np.expand_dims(arr, axis) 1. 参数: arr:输入数组 axis:新轴插入的位置 实例: import numpy as np x = np.array(([1, 2], [3, 4])) print(x) y = np.expand_dims(x, axis=0) print(y) print(x.shape, y.shape...
np.expand_dims(x,axis = 0):在x的第一维度上插入一个维度,axis=1,在x的第二个维度上插入一个维度 例如: x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print (x) print (x.shape) 结果: [[1 2 3] [4 5 6]] (2, 3) axis = 0: y = np.expand_dims(x,axis=0) print (y) print ("y...
b = np.expand_dims(a, axis=0) b = [[1, 2, 3]] b.shape = (1, 3)shape（1，3）...
np.expand_dims的用法 即扩展维度,np.expand_dims(a,axis=)即在 a的相应的axis轴上扩展维度a =np.array([[1,2],[3,5]])y=np.expand_dims(a,axis=2)z=np.expand_dims(a,axis=1) print(a.shape) print(y.shape) print(z.shape) 输出 (2,2) (2,2 ...
那如果设置axis为1呢？就是从XOY面的矩阵，给它立起来到XOZ平面，在Y轴的厚度为1。设置axis为2，就...
在指定轴增加维度，axis=0,1,2,,,结果 axis=1 结果 结果 axis=-1，最后一个维度 ［区别］tf.expand_dims 输出是一个张量 结果 更多请戳 注意只能删除 单维度 的 如果不指定axis，那就把所有单维度都删除．result 对不是单维度的不起作用 result ...
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) a的形状是 如果axis=0,那么改变这个形状的1就会插在第一的位置。 b=np.expand_dims(a, axis=0) 如果axis=1,那么改变这个形状的1就会插在第二的位置。 b=np.expand_dims(a, axis=1) 如果axis=2(或者axis=-1),那么改变这个形状的1就会插在第三(或者最后)的...
1.np.expand_dims 在指定轴增加维度,axis=0,1,2,,, a=np.array([1,2,3])print(a.shape)y=np.expand_dims(a,axis=0)print(y.shape)print(y) 结果 (3,)(1,3)[[123]] axis=1 a=np.array([1,2,3])print(a.shape)y=np.expand_dims(a,axis=1)print(y.shape)print(y) ...
1. 测试一下: python -c "import numpy as np; print np.__version__" 1. 打印出版本就没问题了。 Ndarray NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。