向ndarray添加额外的维度

是指在现有的ndarray数组中增加一个新的维度。这可以通过使用reshape函数来实现。reshape函数可以改变数组的形状，包括增加或减少维度。

在Python中，可以使用NumPy库来处理ndarray数组。NumPy是一个强大的数值计算库，提供了丰富的数组操作函数。

要向ndarray添加额外的维度，可以使用reshape函数，并指定新的形状。例如，假设有一个形状为(3, 4)的二维数组arr，我们想要在其后添加一个新的维度，可以使用以下代码：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4],
                [5, 6, 7, 8],
                [9, 10, 11, 12]])

new_arr = arr.reshape((3, 4, 1))

在上述代码中，通过reshape函数将原始数组arr的形状改变为(3, 4, 1)，即在原有的二维数组的基础上增加了一个新的维度。新的数组new_arr的形状为(3, 4, 1)，其中最后一个维度的大小为1。

添加额外的维度可以在某些情况下非常有用，例如在进行深度学习中的图像处理时，可以将图像数据转换为四维数组，其中第一个维度表示图像的数量，第二和第三个维度表示图像的高度和宽度，最后一个维度表示图像的通道数。

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