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基于numpy中的expand_dims函數(shù)用法

 更新時間:2019年12月18日 15:09:47   作者:qm5132  
今天小編就為大家分享一篇基于numpy中的expand_dims函數(shù)用法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

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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