这篇文章将为大家详细讲解有关expand_dims函数用法怎么在numpy中使用，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
常见的一种应用场景：
条件：假设A的shape为[4, 2]，B的shape为[5, 2]
目的：实现A中的每一行, 减去B中的所有行（broadcast操作）。
实现：
A1 = np.expand_dims(A, -2) => A1的shape变为[4, 1, 2] B1 = np.expand_dims(B, 0) => B1的shape变为[1, 5, 2] A1 - B1
其他示例：
wh = np.random.randint(1,3, size=(4,2)) np.expand_dims(wh, -2).shape np.expand_dims(wh, 1).shape
在倒数第2个轴后面（在正数第1个轴后面）插入一个新轴。
关于expand_dims函数用法怎么在numpy中使用就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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