numpy.expand_dims

numpy.expand_dims(a, axis)[source]

Расширить форму массива.

Вставить новую ось, которая появится в позиции axis в расширенной форме массива.

Параметры

aarray_like

Входной массив.

axisint или кортеж из целых чисел

Положение в расширенных осях, где размещается новая ось (или оси).

Устарело начиная с версии 1.13.0: Передача оси, где axis > a.ndim будет рассматриваться как axis == a.ndim, а передача axis < -a.ndim - 1 будет рассматриваться как axis == 0. Это поведение устарело.

Изменено в версии 1.18.0: Теперь поддерживается кортеж осей. Оси, выходящие за пределы диапазона, как описано выше, теперь запрещены и вызывают исключение AxisError.

Возвращает

resultndarray

Вид a с увеличенным числом измерений.

См. также

squeeze

Обратная операция, удаляющая одномерные измерения

reshape

Вставка, удаление и объединение измерений, а также изменение размера существующих

doc.indexing, atleast_1d, atleast_2d, atleast_3d

Примеры

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

Следующее эквивалентно x[np.newaxis, :] или x[np.newaxis]:

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

Следующее эквивалентно x[:, np.newaxis]:

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

axis также может быть кортежем:

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

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

Обратите внимание, что в некоторых примерах может использоваться None вместо np.newaxis. Это одни и те же объекты:

>>> np.newaxis is None
True