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)# ...
<__array_function__ internals> in reshape(*args, **kwargs) D:\Users\Python\Anaconda3.8\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py in reshape(a, newshape, order) 297 [5, 6]]) 298 """ --> 299 return _wrapfunc(a, 'reshape', newshape, order=order) 300 301 D:\Users\Python\Anac...
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') print ('数组 x 和 y 的形状:') print (x.shape, y.shape) --- 输出结果如下: 数组x...
importnumpyasnp x = np.arange(8).reshape(2,4)print(x.shape)print(x)# 添加第0维,输出shape -> (1, 2, 4)x1 = x[np.newaxis, :]print(x1.shape)print(x1)# 添加第0维, 输出shape -> (1, 2, 4)x2 = np.expand_dims(x, axis=0)print(x2.shape)print(x2)# 添加第1维, 输出sha...
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) print(y) print(x.shape, y.shape) y = np.expand_dims(x, axis=1) ...
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 < -a.ndim - 1 nor axis > a.ndim raised errors or put the new axis where documented....
我们先导入 NumPy: importnumpyasnp 1. 现在,创建一个一维数组: a=np.array([1,2,3])print("原始数组:",a) 1. 2. 输出如下: 原始数组: [1 2 3] 1. 接下来,我们使用np.expand_dims()函数来扩展这个数组的维度。假设我们想在第一个轴插入一个新维度: ...
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。 defreduce_dims(array,axis):returnnp.squeeze(array,axis)# 使用np.squeeze函数减少数组维度 ...
Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中,将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。 创建数组 1、Array 它用于创建一维或多维数组 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 ...
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) ...