資料結構
網路
關係資料庫管理系統 (RDBMS)
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C語言程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
服裝學
法學在NumPy中擴充套件陣列沿軸0的形狀
要擴充套件陣列的形狀，請使用 **numpy.expand_dims()** 方法。插入一個新軸，它將出現在擴充套件陣列形狀的軸位置。這裡我們將設定軸0。該函式返回維度增加的輸入陣列的檢視。
NumPy 提供了全面的數學函式、隨機數生成器、線性代數例程、傅立葉變換等等。它支援廣泛的硬體和計算平臺，並且與分散式、GPU 和稀疏陣列庫配合良好。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np
使用 array() 方法建立陣列：
arr = np.array([5, 10, 15, 20, 25, 30])
顯示陣列：
print("Our Array...
",arr)顯示陣列的形狀：
print("
Array Shape...
",arr.shape)
檢查維度：
print("
Dimensions of our Array...
",arr.ndim)獲取資料型別：
print("
Datatype of our Array object...
",arr.dtype)獲取陣列中元素的數量：
print("
Size of array...
",arr.size)要擴充套件陣列的形狀，請使用 numpy.expand_dims() 方法：
res = np.expand_dims(arr, axis=0)
顯示擴充套件後的陣列：
print("
Resultant expanded array....
", res)顯示擴充套件後陣列的形狀：
print("
Shape of the expanded array...
",res.shape)檢查維度
print("
Dimensions of our Array...
",res.ndim)示例
import numpy as np
# Creating an array using the array() method
arr = np.array([5, 10, 15, 20, 25, 30])
# Display the array
print("Our Array...
",arr)
# Display the shape of array
print("
Array Shape...
",arr.shape)
# Check the Dimensions
print("
Dimensions of our Array...
",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("
Datatype of our Array object...
",arr.dtype)
# Get the number of elements in an array
print("
Size of array...
",arr.size)
# To expand the shape of an array, use the numpy.expand_dims() method
# Insert a new axis that will appear at the axis position in the expanded array shape.
res = np.expand_dims(arr, axis=0)
# Display the expanded array
print("
Resultant expanded array....
", res)
# Display the shape of the expanded array
print("
Shape of the expanded array...
",res.shape)
# Check the Dimensions
print("
Dimensions of our Array...
",res.ndim)輸出
Our Array... [ 5 10 15 20 25 30] Array Shape... (6,) Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Size of array... 6 Resultant expanded array.... [[ 5 10 15 20 25 30]] Shape of the expanded array... (1, 6) Dimensions of our Array... 2
更新於：2022年2月17日
224 次檢視
廣告