向NP阵列中添加新维数
向NP阵列中添加新维数
提问于 2020-12-01 03:32:58
我想弄明白为什么我们要在数组中增加新的维度？
x = np.expand_dims(x, axis=0)这将向x的数组插入一个新的轴。它的目的是什么？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-12-01 08:35:41
何时需要expand_dims的示例：
我们有两个数组：
a1 = np.arange(20).reshape(4,5)
a2 = np.array([10, 20, 30, 40, 50])尽管a1是2-D数组，a2是1-D数组，但是可以添加它们：
a1 + a2产量：
array([[11, 22, 33, 44, 55],
[16, 27, 38, 49, 60],
[21, 32, 43, 54, 65],
[26, 37, 48, 59, 70]])也就是说，a2的连续元素被添加到a1中的连续列中( a2中有5个元素，a1中有5个列)。
但是，如果您有另一个数组：
a3 = np.array([10, 20, 30, 40])并且希望将a3的每个元素添加到a1中的每个行中，然后尝试运行：
a1 + a3您将得到ValueError异常。
要成功执行此操作，a3必须是列数组，即：
- 它必须有2维，
- 它必须有与a1、
- 和一列相同的行数。
所以，你可以跑：
a1 + np.expand_dims(a3, axis=1)得到：
array([[11, 12, 13, 14, 15],
[26, 27, 28, 29, 30],
[41, 42, 43, 44, 45],
[56, 57, 58, 59, 60]])页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/65089724
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