基于numpy中的expand_dims函數(shù)用法
常見的一種應(yīng)用場景:
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
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個軸后面(在正數(shù)第1個軸后面)插入一個新軸。
以上這篇基于numpy中的expand_dims函數(shù)用法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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