Numpy怎样给数组增加一个维度

Numpy怎样给数组增加一个维度

背景：
很多数据计算都是二维或三维的，对于一维的数据输入为了形状匹配，经常需升维变成二维

需要：
在不改变数据的情况下，添加数组维度；（注意观察这个例子，维度变了，但数据不变）
原始数组：一维数组arr=[1,2,3,4]，其shape是(4, )，取值分别为arr[0],arr[1],arr[2],arr[3]
变形数组：二维数组arr[[1,2,3,4]]，其shape实(1,4), 取值分别为a[0,0],a[0,1],a[0,2],a[0,3]

实操：
经常需要在纸上手绘数组的形状，来查看不同数组是否形状匹配，是否需要升维降维

3种方法：

• np.newaxis：关键字，使用索引的语法给数组添加维度
• np.expand_dims(arr, axis)：方法，和np.newaxis实现一样的功能，给arr在axis位置添加维度
• np.reshape(a, newshape)：方法，给一个维度设置为1完成升维

方法1：np.newaxis关键字

注意：np.newaxis其实就是None的别名

给一维向量添加一个行维度

np.newaxis就是添加一个维度

下面【6】中表示在行的位置添加维度，列方向从头到尾索引

数据现在是一行*五列，数据本身没有增减，只是多了一级括号

给一维向量添加一个列维度

下面【8】中表示在列的位置添加维度，行方向从头到尾索引

方法2：np.expand_dims方法

np.expand_dims方法实现的效果，和np.newaxis关键字是一模一样的

给一维数组添加一个行维度

相当于arr[np.newaxis, :]

axis为0表示行方向增加维度，为1表示列方向上增加维度

给一维数组添加一个列维度

相当于arr[:, np.newaxis]

方法3：np.reshape方法

给一维数组添加一个行维度

给一维数组添加一个列维度