numpy增加维度的方法：1、使用“np.newaxis”增加维度，“np.newaxis”是一个特殊的索引值，用于在指定位置插入一个新的维度，可以通过在对应的位置使用np.newaxis来增加维度；2、使用“np.expand_dims()”增加维度，“np.expand_dims()”函数可以在指定的位置插入一个新的维度，用于增加数组的维度
本教程操作系统：Windows10系统、Python3.11.4版本、Dell G3电脑。
在NumPy中，可以使用np.newaxis或np.expand_dims()函数来增加数组的维度。下面将详细介绍这两种方法。
使用np.newaxis增加维度：
np.newaxis是一个特殊的索引值，用于在指定位置插入一个新的维度。可以通过在对应的位置使用np.newaxis来增加维度。
import numpy as np # 创建一个一维数组 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(a.shape) # 输出 (5,) # 在a的行维度上增加一个新维度 a_newaxis = a[np.newaxis, :] print(a_newaxis.shape) # 输出 (1, 5) # 在a的列维度上增加一个新维度 a_newaxis = a[:, np.newaxis] print(a_newaxis.shape) # 输出 (5, 1)
在上述代码中，使用np.newaxis在原数组a的行维度和列维度上分别增加了一个新维度。
使用np.expand_dims()增加维度：
np.expand_dims()函数可以在指定的位置插入一个新的维度，用于增加数组的维度。
import numpy as np # 创建一个二维数组 b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(b.shape) # 输出 (2, 3) # 在b的行维度上增加一个新维度 b_expand_dims = np.expand_dims(b, axis=0) print(b_expand_dims.shape) # 输出 (1, 2, 3) # 在b的列维度上增加一个新维度 b_expand_dims = np.expand_dims(b, axis=1) print(b_expand_dims.shape) # 输出 (2, 1, 3)
在上述代码中，使用np.expand_dims()函数在原数组b的行维度和列维度上分别增加了一个新维度，通过axis参数指定要在哪个维度上增加新维度。
无论是使用np.newaxis还是np.expand_dims()，它们都是用来增加数组维度的工具函数，可以根据具体需求选择使用哪种方法来实现增加维度的目的。
