如果 k 是一个任意形状的 numpy 数组,那么,k.shape = (s1, s2, s3, ..., sn)
并且我想将它重塑为,这是在一行中完成它的最佳方法吗?k.shape
(s1, s2, ..., sn, 1)
k.reshape(*(list(k.shape) + [1])
如果 k 是一个任意形状的 numpy 数组,那么,k.shape = (s1, s2, s3, ..., sn)
并且我想将它重塑为,这是在一行中完成它的最佳方法吗?k.shape
(s1, s2, ..., sn, 1)
k.reshape(*(list(k.shape) + [1])
像这样更容易:
k.reshape(k.shape + (1,))
但是,如果您只想在最后添加一个空维度,则应使用numpy.newaxis
:
import numpy as np
k = k[..., np.newaxis]
或者
k = k[..., None]
(请参阅切片文档)。
您可以使用numpy.expand_dims
In [4]: import numpy as np
In [5]: a = [1,2,3,4]
In [6]: np.expand_dims(a, axis=1)
Out[6]:
array([[1],
[2],
[3],
[4]])