python - 保证 numpy.ndarray 的最小维数 (ndim) 的函数

Question

在很多情况下，二维数组中的切片操作会生成一维数组作为输出，例如：

a = np.random.random((3,3))
# array([[ 0.4986962 ,  0.65777899,  0.16798398],
#        [ 0.02767355,  0.49157946,  0.03178513],
#        [ 0.60765513,  0.65030948,  0.14786596]])
a[0,:]
# array([ 0.4986962 ,  0.65777899,  0.16798398])

有一些解决方法，例如：

a[0:1,:]
# or
a[0,:][np.newaxis,:]
# array([[ 0.4986962 ,  0.65777899,  0.16798398]])

是否有任何numpy内置函数可以将输入数组转换为给定维数？喜欢：

np.minndim(a, ndim=2)

Answer 1

有np.array(array, copy=False, subok=True, ndmin=N)。np.atleast_1d等实际使用reshape方法，大概是为了更好的支持一些奇怪的子类比如matrix。

对于二维中的大多数切片操作，您实际上可以使用矩阵类，尽管我强烈建议将使用限制在代码中大量使用其功能的那几个点。

Answer 2

您可以使用np.atleast_1d和。不幸的是，我认为目前没有 N 维版本。np.atleast_2dnp.atleast_3d