Python之numpy数组维度扩展

前言

在numpy数组中，切片功能非常常用，例如x[:]表示取x的所有元素。

那么如何对一个numpy数组进行维度扩展呢？

可以通过在切片中增加None或者np.newaxis实现，它们的作用就是在相应的位置上增加一个维度，在这个维度上只有一个元素。

在切片操作中np.newaxis和None等价：

实验

假设一个numpy数组如下：

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([[[1],[2],[3]], [[4],[5],[6]]])

其维度为：

>>> x.shape
(2, 3, 1)

希望将其维度增加为（1，2，3，1）：
可以通过在切片中增加None：

>>> y = x[None]
>>> y
array([[[[1],
         [2],
         [3]],

        [[4],
         [5],
         [6]]]])
>>> y.shape
(1, 2, 3, 1)

或者在切片中加入np.newaxis：

>>> z = x[np.newaxis]
>>> z
array([[[[1],
         [2],
         [3]],

        [[4],
         [5],
         [6]]]])
>>> z.shape
(1, 2, 3, 1)

还可以将其维度增加为（2，1，3，1）：

>>> a = x[:,None,:,:]
>>> a
array([[[[1],
         [2],
         [3]]],


       [[[4],
         [5],
         [6]]]])
>>> a.shape
(2, 1, 3, 1)

参考资料：

[1] NumPy Indexing
[2] numpy[…, None]的理解