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numba和numpy.expand_dims

Numba是一个用于加速Python函数的开源库，它通过即时编译技术将Python代码转换为高效的机器码，从而提高代码的执行速度。Numba支持在CPU和GPU上加速代码，并且可以与NumPy等科学计算库无缝集成。

NumPy是Python中最常用的科学计算库之一，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。NumPy的核心是ndarray（N-dimensional array）对象，它是一个多维数组，可以存储相同类型的数据。NumPy还提供了许多用于数组操作和数学运算的函数，使得科学计算变得更加简单和高效。

expand_dims是NumPy中的一个函数，用于在数组的指定位置插入一个新的维度。它接受两个参数，第一个参数是要插入维度的数组，第二个参数是要插入的位置。插入后，数组的维度会增加1。

使用expand_dims函数可以方便地改变数组的形状，特别是在进行矩阵运算或者与其他形状不匹配的数组进行操作时非常有用。通过插入新的维度，我们可以更灵活地处理数据。

以下是一个示例代码，演示了如何使用expand_dims函数：

代码语言：txt
复制
import numpy as np

# 创建一个一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 在数组的第一个维度插入一个新的维度
b = np.expand_dims(a, axis=0)

print(b.shape)  # 输出 (1, 5)
print(b)

在上面的代码中，我们创建了一个一维数组a，然后使用expand_dims函数在第一个维度插入了一个新的维度，得到了一个二维数组b。最后打印出b的形状和内容。

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【报错解决办法】ModuleNotFoundError: No module named ‘numba‘

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