Python numpy.expand_dims函数方法的使用

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。

numpy.expand_dims

numpy.expand_dims(a, axis) [source]

Expand数组的shape。

插入一个新轴，该轴将出现在expand数组shape的轴位置上。

参数：

a ：array_like

输入数组。

axis ：int 或 int类型的tuple

在扩展轴上放置新轴的位置。从1.13.0版开始不推荐使用：

传递一个将axis>a.ndim视为axis == a.ndim的轴，

并传递axis<-a .ndim-1将被视为axis == 0。

不建议使用此行为。在版本1.18.0中更改：现在支持轴元组。

如上所述，超出范围的轴现在被禁止，并引发AxisError。

返回值：

result ：ndarray

视图a随维数增加。

例子

>>> x = np.array([1, 2])>>> x.shape(2,)

以下等效于x [np.newaxis，：]或x [np.newaxis]：

>>> y = np.expand_dims(x, axis=0)>>> yarray([[1, 2]])>>> y.shape(1, 2)

以下等效于x [:, np.newaxis]：

>>> y = np.expand_dims(x, axis=1)>>> yarray([[1],       [2]])>>> y.shape(2, 1)

轴也可以是一个元组：

>>> y = np.expand_dims(x, axis=(0, 1))>>> yarray([[[1, 2]]])

>>> y = np.expand_dims(x, axis=(2, 0))>>> yarray([[[1],        [2]]])

请注意，某些示例可能使用None代替np.newaxis。这些是相同的对象：

>>> np.newaxis is NoneTrue