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) test = np.expand_dims(test,1)# ...
再例如 原本为 (2,3),axis=0,则shape变为(1,2,3),axis=1则shape变为(2,1,3) numpy. expand_dims ( a, axis ) [source] Expand the shape of an array. Insert a new axis that will appear at the axis position in the expanded array shape. Note Previous to NumPy 1.13.0, neither axis ...
2.numpy.expand_dims 函数通过在指定位置插入新的轴来扩展数组形状。该函数需要两个参数: numpy.expand_dims(arr, axis) 其中: arr:输入数组 axis:新轴插入的位置 importnumpyasnp x = np.array(([1,2], [3,4])) print(x) y = np.expand_dims(x, axis=0)...
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)...
new_array1 = np.expand_dims(array1, (0, 2, 4)) new_array1.shape (1, 3, 1, 4, 1) # 删除数组中所有维度数为1的维度 np.squeeze(new_array1).shape (3, 4) 展平数组 # ravel() array1.ravel() array([0.13683338, 0.69298187, 0.29863099, 0.00703621, 0.81543781, ...
首先,我们需要导入numpy库,因为我们将使用其中的函数来操作数组。 importnumpyasnp# 导入numpy库并使用别名np 1. 步骤2:定义一个函数 在这一步中,我们将定义一个函数reduce_dims,该函数将实现减少数组维度的操作。我们将使用np.squeeze函数来实现这一操作。
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中expand_dims方法的使用。 原文地址:Python numpy.expand_dims函数方法的使用 ...
numpy.expand_dims(a,axis) 1. a:输入数组; axis:要扩充维度的轴。 示例 假设我们有一个一维数组,想要将其扩展为二维数组: importnumpyasnp# 创建一维数组arr=np.array([1,2,3,4])# 扩充维度到二维数组expanded_arr=np.expand_dims(arr,axis=0)# 在第0维扩充print("扩充后数组:\n",expanded_arr)pri...
numpy.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 importnumpy as np x= np.array(([1,2],[3,4]))print('数组 x:')print(x)print(x.shape) ...
numpy.expand_dims(a, axis=-1) 复制代码 其中,a是要操作的数组;axis参数指定要插入新维度的位置(默认为-1,表示在数组的最后一个维度之前插入新维度)。 示例: importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4,5,6])b=np.expand_dims(a,axis=0)print(b) ...