import numpy as np x = np.array() y = np.expand_dims(x, axis=(0, 1)) print("新数组:", y) # 输出:[[]] print("新数组形状:", y.shape) # 输出:(1, 1, 2) ```通过这些示例,我们可以看到 numpy.expand_dims 函数在处理数组形状时的灵活性,特别是在需要与其他数组进行特定维度操作时,...
3. 示例示例 1：import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])# 在第一维之前插入新的轴b = np.expand_dims(a, axis=)print(b)输出结果：[[1 2 3]]示例 2：import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])# 在第二维之前插入新的轴b = np.expand_dims(a, axis=1)print(b)输出结果：[...
array([[ 8, 14, 1, 8, 11, 4, 9, 4, 1, 13, 13, 11]])np.expand_dims(A,axis=1)---array([[ 8], [14], [ 1], [ 8], [11], [ 4], [ 9], [ 4], [ 1], [13], [13], [11]]) 20、squeeze 通过移除一个单一维度来降低数组的维度。 arr = np.array([[ 8],[14...
–numpy.expand_dims(arr, axis) – 其中: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 • arr:输入数组• axis:新轴插入的位置 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as npx = np.array(([1, 2], [3, 4]))print(x)y = np.expand_dims(x, axis=0)print...
下面对一维数组一步步用expand_dims()来升维: # expand_dims()说明test = np.array([5,10,16,26])# 一维print(test.shape)# (4, ) 一维且一维的长度是4test = np.expand_dims(test,0)# (1, 4) 二维且一维长度是1,二维长度是4print(test.shape)print(test) ...
1、Array 它用于创建一维或多维数组 numpy.array(object, dtype=None, *,copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0, like=None) Dtype:生成数组所需的数据类型。 ndim:指定生成数组的最小维度数。 import numpy as npnp.array([1,2,3,4,5])---array([1,...
array([1,2,3,4,5,6]) 还可以使用此函数将pandas的df和series转为NumPy数组。 sex = pd.Series(['Male','Male','Female']) np.array(sex) --- array(['Male','Male','Female'], dtype=object) 2、Linspace 创建一个具有指定间隔的浮点数的数组...
np.expand_dims(array, axis=0) 的主要作用,就是增加一个维度。 现在我们假设有一个数组a,数组a是一个两行三列的矩阵。大小我们记成(2,3), import numpy as np a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) a[0][0]对应1, a[0][1]对应2, a[0][2]对应3, a[1][0]对应4, a[1][1]对应...
expand_dims():用于在指定位置插入一个新的维度。 squeeze():用于移除数组中的单维(即大小为 1 的维度)。 示例:增加维度 # 创建一个一维数组 arr = np.array([1, 2, 3]) # 在第 0 轴增加一个维度 expanded_arr = np.expand_dims(arr, axis=0) ...
numpy.expand_dimsnumpy.expand_dims 函数通过在指定位置插入新的轴来扩展数组形状,函数格式如下:numpy.expand_dims(arr, axis)参数说明: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 ('数组x:') print (x) print ('\n') y = np.expand_dims(...