Функция expand_dims

Функция expand_dims добавляет новую ось (размерность) в массив NumPy на указанную позицию. Первым параметром функция принимает исходный массив, вторым параметром - позицию для вставки новой оси. Функция не изменяет исходный массив, а возвращает новый с добавленной размерностью.

Синтаксис

np.expand_dims(arr, axis)

Пример

Давайте создадим одномерный массив и добавим новую ось на позицию 0 (перед существующей размерностью):

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
res = np.expand_dims(arr, axis=0)
print("Original shape:", arr.shape)
print("New shape:", res.shape)
print(res)

Результат выполнения кода:

Original shape: (5,)
New shape: (1, 5)
[[1 2 3 4 5]]

Пример

Теперь добавим новую ось на позицию 1 (после существующей размерности), чтобы получить массив формы (5, 1):

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
res = np.expand_dims(arr, axis=1)
print("Original shape:", arr.shape)
print("New shape:", res.shape)
print(res)

Результат выполнения кода:

Original shape: (5,)
New shape: (5, 1)
[[1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]]

Пример

Функция работает и с многомерными массивами. Добавим новую ось в двумерный массив на позицию 0:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = np.expand_dims(arr, axis=0)
print("Original shape:", arr.shape)
print("New shape:", res.shape)
print(res)

Результат выполнения кода:

Original shape: (2, 3)
New shape: (1, 2, 3)
[[[1 2 3]
  [4 5 6]]]

Пример

Можно использовать отрицательные индексы для указания позиции новой оси. Например, axis=-1 добавит ось в самом конце:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
res = np.expand_dims(arr, axis=-1)
print("Original shape:", arr.shape)
print("New shape:", res.shape)
print(res)

Результат выполнения кода:

Original shape: (5,)
New shape: (5, 1)
[[1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]]

Пример

Используем отрицательный индекс для добавления оси в середину двумерного массива. axis=-1 добавит новую размерность в конце:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = np.expand_dims(arr, axis=-1)
print("Original shape:", arr.shape)
print("New shape:", res.shape)
print(res)

Результат выполнения кода:

Original shape: (2, 3)
New shape: (2, 3, 1)
[[[1]
  [2]
  [3]]

 [[4]
  [5]
  [6]]]

Пример

Функция expand_dims часто используется для подготовки данных к операциям, требующим определённой размерности, например, для трансляции (broadcasting):

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([10, 20, 30])
arr1_expanded = np.expand_dims(arr1, axis=1)
res = arr1_expanded + arr2
print("arr1 shape:", arr1.shape)
print("arr2 shape:", arr2.shape)
print("arr1 expanded shape:", arr1_expanded.shape)
print("Result shape:", res.shape)
print(res)

Результат выполнения кода:

arr1 shape: (5,)
arr2 shape: (3,)
arr1 expanded shape: (5, 1)
Result shape: (5, 3)
[[11 21 31]
 [12 22 32]
 [13 23 33]
 [14 24 34]
 [15 25 35]]

Смотрите также

функцию squeeze,
которая удаляет оси с размерностью 1
функцию atleast_2d,
которая преобразует массив как минимум в двумерный
функцию atleast_3d,
которая преобразует массив как минимум в трёхмерный
функцию reshape,
которая изменяет форму массива без изменения данных