numpy.expand_dims

numpy.expand_dims(a, axis)

展开数组的形状。

插入将出现在 axis 在展开的数组形状中的位置。

参数

aarray_like

输入数组。

axisint或int的元组

在展开轴中放置新轴的位置。

1.13.0 版后已移除: 通过一个轴 axis > a.ndim 将被视为 axis == a.ndim ，然后经过 axis < -a.ndim - 1 将被视为 axis == 0 . 不赞成这种行为。

在 1.18.0 版更改: 现在支持一组轴。现在禁止使用上述超出范围的轴，并提高 AxisError .

返回

result恩达雷

观 a 随着维数的增加。

参见

squeeze

反操作，移除单体尺寸

reshape

插入、删除和组合尺寸，并调整现有尺寸的大小

doc.indexing, atleast_1d, atleast_2d, atleast_3d

实例

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

以下等价于 x[np.newaxis, :] 或 x[np.newaxis] ：

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

以下等价于 x[:, np.newaxis] ：

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

axis 也可以是元组：

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

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

注意一些例子可能会用到 None 而不是 np.newaxis . 这些是相同的对象：

>>> np.newaxis is None
True

numpy.broadcast_arrays numpy.squeeze