这篇文章将为大家详细讲解有关expand_dims函数用法怎么在numpy中使用，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
常见的一种应用场景：
条件：假设A的shape为[4, 2]，B的shape为[5, 2]
目的：实现A中的每一行, 减去B中的所有行（broadcast操作）。
实现：
A1 = np.expand_dims(A, -2) => A1的shape变为[4, 1, 2] B1 = np.expand_dims(B, 0) => B1的shape变为[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
在倒数第2个轴后面（在正数第1个轴后面）插入一个新轴。
关于expand_dims函数用法怎么在numpy中使用就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
售后响应及时
7×24小时客服热线
数据备份
更安全、更高效、更稳定
价格公道精准
项目经理精准报价不弄虚作假
合作无风险
重合同讲信誉，无效全额退款
网站设计包含服务
网站制作流程
有效沟通方式
售后服务
+ 品牌创意
+ 宣传视频
+ 大陆官网
+ 外贸官网
+ 移动应用
+ 形象设计
网站建设
网站优化
网站制作
网站制作
网络营销
网站维护
公司简介
我们的观点
为什么选择我们
企业文化
支付方式
联系方式
在线留言
提交意向表
在线客服
来访路线
