【Python】np.expand_dims()理解及实践

1.概念：根据英文，可以简单理解为扩展数组的shape。

2.理解：shape如何改变？数组内如何改变？

import numpy as np
a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]])
print(a.shape)
 
输出：
(1,2,3)   # 1维，2行，3列
 
# 元组的形状代表什么？
# 每个索引处的整数表明相应维度拥有的元素数量。

2.1 shape如何改变？

• np.expand_dims(a, axis =  0 )   #在0位置添加数据
• np.expand_dims(a, axis =  1 )   #在1位置添加数据
• np.expand_dims(a, axis =  2 )   #在2位置添加数据
• np.expand_dims(a, axis =  3 )   #在3位置添加数据
• np.expand_dims(a, axis = -1 )   #在末位置添加数据

import numpy as np
a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]])
print(a.shape)                       
#输出：（1，2，3）
# 1维 2行 3列
 
######################################################
b = np.expand_dim(a, axis = 0)
print(b.shape)
#输出：（1，1，2，3）
#       ⚪
# 在0位置添加数据
 
 
######################################################
b = np.expand_dim(a, axis = 1)
print(b.shape)
#输出：（1，1，2，3）
#         ⚪
# 在1位置添加数据
 
######################################################
b = np.expand_dim(a, axis = 2)
print(b.shape)
#输出：（1，2，1，3）
#            ⚪
# 在2位置添加数据
 
######################################################
b = np.expand_dim(a, axis = 3)
print(b.shape)
#输出：（1，2，3，1）
#               ⚪
# 在3位置添加数据
 
######################################################
b = np.expand_dim(a, axis = -1) 
print(b.shape)
#输出：（1，2，3，1）
#               ⚪
# 在最后位置添加数据
 
# 在(1,2,3)中插入的位置总共为4个，再添加就会出现警告，要不然也会在后面某一处提示AxisError。
 

2.2 数组内如何改变？

• np.expand_dims(a, axis =  0 )   #中括号就会加在最前面的值，生成一个 [a]
• np.expand_dims(a, axis =  1 )   #中括号就会加在第1个（最后）的每个值上
• np.expand_dims(a, axis =  2 )   #中括号就会加在第2个（最后）的每个值上
• np.expand_dims(a, axis =  3 )   #中括号就会加在第3个（最后）的每个值上
• np.expand_dims(a, axis = -1 )   #中括号就会加在第3个（最后）的每个值上

import numpy as np
a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]])
print(a.shape)                       
#输出：（1，2，3）
# 1维 2行 3列
 
######################################################
b = np.expand_dim(a, axis = 0)
print b 
#输出：[   [[[1,2,3],[4,5,6]]]    ]
#      ·                         ·
# 中括号就会加在最前面的值，生成一个 [a]
 
 
######################################################
b = np.expand_dim(a, axis = 1)
print b 
#输出：[[  [ [1,2,3]  ],[  [4,5,6]  ]  ]]
#          ·         ·  ·          ·  
# 中括号就会加在第二个（最后）的每个值上
 
######################################################
b = np.expand_dim(a, axis = 2)
print b 
#输出：[[ [ [1,2,3] ], [  [4,5,6]  ]]]
#           ·    ·        ·    ·    
# 中括号就会加在第三个（最后）的每个值上
 
######################################################
b = np.expand_dim(a, axis = 3)
print b 
#输出：[[[  [1],[2],[3]   ],[  [4],[5],[6]  ]]]
#           ·    ·   ·          ·   ·  ·   
# 中括号就会加在第四个（最后）的每个值上，（也就是给所有数字都加了一个中括号）
 
######################################################
b = np.expand_dim(a, axis = -1) 
print b 
#输出：[[[  [1],[2],[3]   ],[  [4],[5],[6]  ]]]
#           ·    ·   ·          ·   ·  ·   
# 中括号就会加在第四个（最后）的每个值上，（也就是给所有数字都加了一个中括号）
 
# 在(1,2,3)中插入的位置总共为4个，再添加就会出现警告，要不然也会在后面某一处提示AxisError。