numpy.ma.expand_dims

嘛。Expand_dims ( a , axis )

扩展数组的形状。

插入一个新轴，该轴将出现在展开的数组形状中的轴位置处。

参数：

类似数组

输入数组。

轴int 或 int 元组

在扩展轴中放置新轴（或多个轴）的位置。

自版本 1.13.0 起已弃用：传递轴 where将被视为 ，并且传递将被视为。此行为已被弃用。axis > a.ndimaxis == a.ndimaxis < -a.ndim - 1axis == 0

版本 1.18.0 中进行了更改：现在支持轴元组。现在禁止如上所述的超出范围的轴并引发AxisError.

返回：

结果数组

维数增加的a视图。

也可以看看

squeeze

逆操作，删除单一维度

reshape

插入、删除和组合尺寸，以及调整现有尺寸的大小

doc.indexing, atleast_1d, atleast_2d,atleast_3d

例子

>>> x = np.array([1, 2])
>>> x.shape
(2,)

以下等价于或：x[np.newaxis, :]x[np.newaxis]

>>> y = np.expand_dims(x, axis=0)
>>> y
array([[1, 2]])
>>> y.shape
(1, 2)

以下相当于：x[:, np.newaxis]

>>> y = np.expand_dims(x, axis=1)
>>> y
array([[1],
       [2]])
>>> y.shape
(2, 1)

axis也可能是一个元组：

>>> y = np.expand_dims(x, axis=(0, 1))
>>> y
array([[[1, 2]]])

>>> y = np.expand_dims(x, axis=(2, 0))
>>> y
array([[[1],
        [2]]])

请注意，某些示例可能会使用None来代替np.newaxis.这些是相同的对象：

>>> np.newaxis is None
True