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這篇文章將為大家詳細講解有關expand_dims函數用法怎么在numpy中使用，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
常見的一種應用場景：
條件：假設A的shape為[4, 2]，B的shape為[5, 2]
目的：實現A中的每一行, 減去B中的所有行（broadcast操作）。
實現：
A1 = np.expand_dims(A, -2) => A1的shape變為[4, 1, 2] B1 = np.expand_dims(B, 0) => B1的shape變為[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
在倒數第2個軸后面（在正數第1個軸后面）插入一個新軸。
關于expand_dims函數用法怎么在numpy中使用就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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