在 Numpy 中沿轴 1 扩展数组的形状
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要扩展数组的形状，请使用 numpy.expand_dims() 方法。插入一个新数组，该数组将出现在扩展数组形状的轴位置。该函数返回输入数组的视图，其中维度数已增加。
NumPy 提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等。它支持广泛的硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏数组库配合良好。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
使用 array() 方法创建数组 −
arr = np.array([5, 10, 15, 20, 25, 30])
显示数组 −
print("我们的数组...
",arr)
显示数组的形状 −
print("
数组形状...
",arr.shape)
检查维度 −
print("
数组的维度...
",arr.ndim)
获取数据类型 −
print("
数组对象的数据类型...
",arr.dtype)
获取数组中元素的数量 −
print("
数组的大小...
",arr.size)
要扩展数组的形状，请使用 numpy.expand_dims() 方法 −
res = np.expand_dims(arr, axis=1)
显示展开后的数组 −
print("
结果展开后的数组....
", res)
显示展开后的数组的形状 −
print("
展开后的数组的形状...
",res.shape)
检查维度 −
print("
我们的维度数组...
",res.ndim)
示例
import numpy as np
# 使用 array() 方法创建数组
arr = np.array([5, 10, 15, 20, 25, 30])
# 显示数组
print("我们的数组...
",arr)
# 显示数组的形状
print("
数组形状...
",arr.shape)
# 检查维度
print("
数组的维度...
",arr.ndim)
# 获取数据类型
print("
数组对象的数据类型...
",arr.dtype)
# 获取元素数量在数组中
print("
数组的大小...
",arr.size)
# 要扩展数组的形状，请使用 numpy.expand_dims() 方法
# 插入一个新轴，该轴将出现在扩展数组形状中的轴位置。
res = np.expand_dims(arr, axis=1)
# 显示扩展数组
print("
结果扩展数组....
", res)
# 显示扩展数组的形状
print("
扩展数组的形状...
",res.shape)
# 检查维度
print("
数组的维度...
",res.ndim)
输出
我们的数组... [ 5 10 15 20 25 30] 数组形状... (6,) 数组的维度... 1 数组对象的数据类型... int64 数组的大小... 6 结果扩展数组.... [[ 5] [10] [15] [20] [25] [30]] 扩展数组的形状... (6, 1) 数组的维度... 2
