可以使用None(可以理解为New One)或者np.newaxis,老规矩举个例子:
a = np.ones((2,2)) #shape为2X2
b = a[None, :, :] #shape为1X2X2,在前面增加了个维度
c = a[None, None, :, :]#shape为1X1X2X2,在前面增加了两个维度
d = a[:, None, :] #shape为2X1X2,在中间增加了一个维度
e = a[:, :, None] #shape为2X2X1,在后面增加了一个维度
##把None换成np.newaxis效果也相同
使用方法同上,把None换成0即可减去对应维度,再举一个例子:
a = np.ones((1,2,3)) #shape为1X2X3
b = a[0, :, :] #shape为2X3
b = a[:, 0, :] #shape为1X3
b = a[:, :, 0] #shape为1X2