>>> x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> x.shape
(2, 3)
>>> np.expand_dims(x, 0)
array([[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]])
>>> np.expand_dims(x, 1)
array([[[1, 2, 3]], [[4, 5, 6]]])
>>> np.expand_dims(x, 2)
array([[[1],
[2],
[3]], [[4],
[5],
[6]]])
>>> np.expand_dims(x, 3)
array([[[1],
[2],
[3]], [[4],
[5],
[6]]])
>>> np.expand_dims(x, 4)
array([[[1],
[2],
[3]], [[4],
[5],
[6]]])
>>> np.expand_dims(x, 1).shape
(2, 1, 3)
>>> np.expand_dims(x, 2).shape
(2, 3, 1)
>>> np.expand_dims(x, 3).shape
(2, 3, 1)
>>> np.expand_dims(x, 4).shape
(2, 3, 1)
>>> np.expand_dims(x, 0).shape
(1, 2, 3)

1. 分3部分来看。

2. expand_dims直观来说就是将某一维度展成1维,看shape的形式便可知。

3. 哪一维要设置成1,就将原始DATA重新组合,细心看输出的数据的重排形式。

4. 维度从0开始,超过都表示最后一维,-1也是最后一维。

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