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基于numpy中的expand_dims函数用法

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常见的一种应用场景:

条件:假设A的shape为[4, 2],B的shape为[5, 2]

目的:实现A中的每一行, 减去B中的所有行(broadcast操作)。

实现:

A1 = np.expand_dims(A, -2) => A1的shape变为[4, 1, 2]

B1 = np.expand_dims(B, 0) => B1的shape变为[1, 5, 2]

A1 - B1

其他示例:

wh = np.random.randint(1,3, size=(4,2))

np.expand_dims(wh, -2).shape

np.expand_dims(wh, 1).shape

在倒数第2个轴后面(在正数第1个轴后面)插入一个新轴。

以上这篇基于numpy中的expand_dims函数用法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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