基于numpy中的expand_dims函數(shù)用法
更新時(shí)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(jià)值，希望對(duì)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(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
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。
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?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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