Numpy怎样给数组增加一个维度

背景:
很多数据计算都是二维或三维的,对于一维的数据输入为了形状匹配,经常需升维变成二维

需要:
在不改变数据的情况下,添加数组维度;(注意观察这个例子,维度变了,但数据不变)
原始数组:一维数组arr=[1,2,3,4],其shape是(4, ),取值分别为arr[0],arr[1],arr[2],arr[3]
变形数组:二维数组arr[[1,2,3,4]],其shape实(1,4), 取值分别为a[0,0],a[0,1],a[0,2],a[0,3]

实操:
经常需要在纸上手绘数组的形状,来查看不同数组是否形状匹配,是否需要升维降维

3种方法:

  • np.newaxis:关键字,使用索引的语法给数组添加维度
  • np.expand_dims(arr, axis):方法,和np.newaxis实现一样的功能,给arr在axis位置添加维度
  • np.reshape(a, newshape):方法,给一个维度设置为1完成升维

方法1:np.newaxis关键字

注意:np.newaxis其实就是None的别名

给一维向量添加一个行维度

np.newaxis就是添加一个维度

下面【6】中表示在行的位置添加维度,列方向从头到尾索引

 数据现在是一行*五列,数据本身没有增减,只是多了一级括号

给一维向量添加一个列维度

下面【8】中表示在列的位置添加维度,行方向从头到尾索引

方法2:np.expand_dims方法

np.expand_dims方法实现的效果,和np.newaxis关键字是一模一样的

给一维数组添加一个行维度

相当于arr[np.newaxis, :]

axis为0表示行方向增加维度,为1表示列方向上增加维度

给一维数组添加一个列维度

相当于arr[:, np.newaxis]

方法3:np.reshape方法

给一维数组添加一个行维度

给一维数组添加一个列维度

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