怎么给numpy.array增加维度？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print(a)输出结果：
array([1, 2, 3])
print(a[None])输出结果：
array([[1, 2, 3]])
print(a[:,None])输出结果：
array([[1],
[2],
[3]])
使用np.expand_dims()为数组增加指定的轴,np.squeeze()将数组中的轴进行压缩减小维度。
在操作数组情况下，需要按照某个轴将不同数组的维度对齐，这时候需要为数组添加维度(特别是将二维数组变成高维张量的情况下)。
numpy提供了expand_dims()函数来为数组增加维度：
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
a.shape
print(a)
>>>
"""
(2L, 2L)
[[1 2]
[3 4]]
"""
# 如果需要在数组上增加维度,输入需要增添维度的轴即可，注意index从零还是
a_add_dimension = np.expand_dims(a,axis=0)
a_add_dimension.shape
>>> (1L, 2L, 2L)
a_add_dimension2 = np.expand_dims(a,axis=-1)
a_add_dimension2.shape
>>> (2L, 2L, 1L)
a_add_dimension3 = np.expand_dims(a,axis=1)
a_add_dimension3.shape
>>> (2L, 1L, 2L)在数组中会存在很多轴只有1维的情况，可以使用squeeze函数来压缩冗余维度
b = np.array([[[[5],[6]],[[7],[8]]]])
b.shape
print(b)
>>>
"""
(1L, 2L, 2L, 1L)
array([[[[5],
[6]],
[[7],
[8]]]])
"""
b_squeeze = b.squeeze()
b_squeeze.shape
>>>(2L, 2L) #默认压缩所有为1的维度
b_squeeze0 = b.squeeze(axis=0) #调用array实例的方法
b_squeeze0.shape
>>>(2L, 2L, 1L)
b_squeeze3 = np.squeeze(b, axis=3) #调用numpy的方法
b_squeeze3.shape
>>>(1L, 2L, 2L)看完上述内容，你们掌握怎么给numpy.array增加维度的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！
亿速云「云服务器」，即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘，价格低至29元/月。点击查看>>
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
