numpy中的维度增加操作详细步骤及代码示例
引言：
在数据分析和科学计算中，numpy是一个广泛应用的Python库，它提供了高效的多维数组操作功能。在实际应用中，经常需要对数组进行维度增加的操作，以满足特定的需求。本文将介绍在numpy中进行维度增加操作的详细步骤，并提供具体的代码示例。
- 使用reshape函数
numpy中的reshape函数可以用于改变数组的形状，包括增加维度。下面是使用reshape函数增加维度的示例代码：
import numpy as np # 定义一个二维数组 arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 使用reshape函数增加维度 arr2 = arr1.reshape((2, 3, 1)) print(arr2.shape) # 输出：(2, 3, 1) print(arr2) # 输出： # [[[1] # [2] # [3]] # [[4] # [5] # [6]]]
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