Numpy NP.Expand_dims
Mit der Funktion expt_dims () in Numpy können wir die Dimensionen eines bestimmten Eingangsarrays erweitern. In einfachen Worten ermöglicht die Funktion, die Form eines bestimmten Arrays zu erweitern.
Es funktioniert, indem es in das Array eine neue Achse hinzugefügt wird, die an der Achsenposition angezeigt wird, was zu einer erweiterten Form führt.
Lassen Sie uns untersuchen, wie diese Funktion funktioniert.
Funktionssyntax
Die Funktionssyntax ist wie unten gezeigt:
| 1 | Numpy.expon_dims (a, achse) |
Die Funktion hat eine relativ einfache Syntax. Es akzeptiert die Parameter wie gezeigt:
- A - bezieht sich auf das Eingangsarray.
- Achse - Gibt die Position im Ausgangsarray an, in der die Achse positioniert ist.
Rückgabewert
Die Funktion gibt eine Ansicht des Eingangsarrays zurück, wobei die Abmessungen gemäß den angegebenen Parametern erweitert werden.
Beispiel
Betrachten Sie den unten angegebenen Beispielcode:
| 1 2 3 4 5 6 | # Numpy importieren Numph als NP importieren arr = np.Array ([1,2,3,4]) print (f "vor: arr.Form") arr = np.expon_dims (arr, axis = 1) print (f "nach: arr.Form") |
Das obige Beispiel verwendet die Funktion expt_dims (), um die Form eines eindimensionalen Arrays zu erweitern.
Ein Beispielausgang ist wie gezeigt:
| 1 2 | Vorher: (4,) Nach: (4, 1) |
Beispiel 2
Wir können auch den gleichen Betrieb auf einem zweidimensionalen Array ausführen. Ein Beispiel ist wie gezeigt:
| 1 2 3 4 | arr = np.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]) print (f "vor: arr.Form") arr = np.expon_dims (arr, axis = 0) print (f "nach: arr.Form") |
Die resultierende Ausgabe ist wie gezeigt:
| 1 2 | Vorher: (2, 3) Nach: (1, 2, 3) |
Abschluss
Dieses Tutorial zeigt, wie die Funktion expin_dims () in Numpy verwendet wird, um die Form eines Eingangsarrays zu verändern.
Happy Coding, meine Freunde!!