numpy中expand_dims()函数详解

别等时光非礼了梦想. 提交于 2020-01-28 13:04:56

注:本文只是本人的通俗理解,有些专业概念表达不是很清楚,但我相信你读完可以理解该函数并会使用。

expand_dims(a, axis)中,a为numpy数组,axis为需添加维度的轴,a.shape将在该轴显示为1,通过索引调用a中元素时,该轴对应的索引一直为0。废话少说,实操为证:

本人使用jupyter notebook软件编程

1.一维数组:即向量

如上图所示,axis=0对应的shape为6,axis=1对应的shape为空。如下图,在axis=0添加维度,即shape中用1替代6的位置,并将6后移。索引y[0][1]中0即为添加的维度,一直为0不可更改。

如下图,在axis=1添加维度,即shape中把1放在axis=1的位置,即在6后面。索引y[1][0]中0即为添加的维度,一直为0不可更改。

同理对于二维,三维数组一样。

2.二维数组:

shape中2处于axis=0的位置,3处于axis=1的位置,若在axis=1的位置添加变量,则需在shape中axis=1的位置写1,同时3后移,shape变为(2,1,3)。调用索引时axis=1的位置一直为0

3.三维数组:

本人理解也不是很到位,有错误在所难免,希望大家在下面积极指正。

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