x= np.array([1,2])x.shape (2,)y= np.expand_dims(x, axis=0)y.shape (1,2)y= np.expand_dims(x, axis=1)y.shape (2,1) (2)二维数组举例 x= np.array([[1,2,3],[4,5,6]])x.shape (2,3)y= np.expand_dims(x,axis=0)y.shape (1,2,3)y= np.expand_dims(x,axis=1)...
>>> np.moveaxis(x, [0, 1, 2], [-1, -2, -3]).shape (5, 4, 3) 2.expand_dims(a, axis) 就是在axis的那一个轴上把数据加上去,这个数据在axis这个轴的0位置。 例如原本为一维的2个数据,axis=0,则shape变为(1,2),axis=1则shape变为(2,1) 再例如 原本为 (2,3),axis=0,则shape变...
expand_dims(a, axis),其中a为输入的数组,axis为整型指定要增加的维数位置 可以结合shape()来看,shape()返回的是一个tuple,把其看成一个数组并指定下标。如果shape为(1, 2),则axis=0就是在shape下标0的地方插入一维,则shape变为(1, 1, 2);如果axis=2就是在shape下标2的地方插入一维,则shape变为(1, 2...
(2,)>>> y = np.expand_dims(x, axis=0)>>>y array([[1, 2]])>>>y.shape (1, 2)>>> y = np.expand_dims(x, axis=1)#Equivalent to x[:,newaxis]>>>y array([[1], [2]])>>>y.shape (2, 1) 来源:https://blog.csdn.net/tintinetmilou/article/details/78119320 来源:https:...
19、expand_dims 它用于扩展数组的维度。 arr = np.array([ 8, 14, 1, 8, 11, 4, 9, 4, 1, 13, 13, 11])np.expand_dims(A,axis=0)---array([[ 8, 14, 1, 8, 11, 4, 9, 4, 1, 13, 13, 11]])np.expand_dims(A,axis=1)---array([[ 8], [14], [ 1], [ 8], [...
1. 这里使用了concatenate函数来进行数组的合并操作。np.expand_dims函数用于在一维数组后添加一个维度,使其变成一个二维数组。axis参数表示合并的方向,这里选择按列进行合并。 5. 打印合并后的数组 最后,我们可以打印合并后的数组来查看结果。 print(new_arr) ...
1 python主体 这部分主要是python它自带的一些东西,像numpy、matplotlib这些库我觉得应该单独整理在一个部分。 1.1 列表 在列表中,你可以存放不同类型的元素,字符,数字,甚至列表里还能有列表。 list = [1, "file", ["2", 3.2]] 循环生成 [2*i for i in list]前面是一个包含i的表达式,后面是一个for循环...
array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([4, 5, 6]) concatenated = np.concatenate((array1, array2)) print(concatenated) # 输出: [1 2 3 4 5 6] expanded = np.expand_dims(array1, axis=0) print(expanded) # 输出: [[1 2 3]] ...
numpy.expand_dims(arr, axis) 参数说明: arr:输入数组 axis:新轴插入的位置 示例如下: import numpy as np x = np.array(([1,2],[3,4])) print ('数组 x:') print (x) # 在 0 轴处插入新的轴 y = np.expand_dims(x, axis = 0) print ('数组 y:') print (y) print ('\n') pri...
numpy.expand_dims(arr, axis) 参数说明: arr:输入数组 axis:新轴插入的位置 示例如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as np x = np.array(([1,2],[3,4])) print ('数组 x:') print (x) # 在 0 轴处插入新的轴 y = np.expand_dims(x, axis = 0) pr...