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expand_dims函數(shù)用法怎么在numpy中使用

發(fā)布時(shí)間:2020-12-31 16:27:41 來(lái)源:億速云 閱讀:252 作者:Leah 欄目:開(kāi)發(fā)技術(shù)

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)expand_dims函數(shù)用法怎么在numpy中使用,文章內(nèi)容質(zhì)量較高,因此小編分享給大家做個(gè)參考,希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。

常見(jiàn)的一種應(yīng)用場(chǎng)景:

條件:假設(shè)A的shape為[4, 2],B的shape為[5, 2]

目的:實(shí)現(xiàn)A中的每一行, 減去B中的所有行(broadcast操作)。

實(shí)現(xiàn):

A1 = np.expand_dims(A, -2) => A1的shape變?yōu)閇4, 1, 2]

B1 = np.expand_dims(B, 0) => B1的shape變?yōu)閇1, 5, 2]

A1 - B1

expand_dims函數(shù)用法怎么在numpy中使用

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

在倒數(shù)第2個(gè)軸后面(在正數(shù)第1個(gè)軸后面)插入一個(gè)新軸。

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