Dimension zu NumPy-Array hinzufügen
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Dimension zu NumPy Array hinzufügen mit der Funktion
numpy.expand_dims()
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Dimension zu NumPy Array hinzufügen mit der Funktion
numpy.newaxis
in Python
In diesem Tutorial werden die Methoden zum Hinzufügen einer neuen Dimension zu einem NumPy-Array in Python vorgestellt.
Dimension zu NumPy Array hinzufügen mit der Funktion numpy.expand_dims()
Die Funktion numpy.expand_dims()
fügt einem NumPy-Array eine neue Dimension hinzu. Es nimmt das zu erweiternde Array und die neue Achse als Argumente und gibt ein neues Array mit zusätzlichen Dimensionen zurück. Die zu erweiternde Achse können wir im Parameter axis
der Funktion numpy.expand_dims()
angeben. Siehe das folgende Codebeispiel.
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3])
print(array.shape)
array = np.expand_dims(array, axis=0)
print(array.shape)
array = np.append(array, [[4, 5, 6]], axis=0)
print(array)
Ausgabe:
(3,)
(1, 3)
[[1 2 3]
[4 5 6]]
Im obigen Code haben wir zunächst ein 1D-Array array
mit der Funktion np.array()
erstellt und die Form des array
mit der Eigenschaft array.shape
gedruckt. Anschließend haben wir das array
mit der Funktion np.expand_dims(array, axis=0)
in ein 2D-Array umgewandelt und die neue Form des array
mit der Eigenschaft array.shape
gedruckt. Am Ende haben wir mit der Funktion np.append()
neue Elemente an das array
angehängt und die Elemente des arrays
ausgegeben.
Dimension zu NumPy Array hinzufügen mit der Funktion numpy.newaxis
in Python
Der vorherige Ansatz erledigt den Job und funktioniert vorerst gut. Das einzige Problem ist, dass die vorherige Methode veraltet ist und in Zukunft wahrscheinlich nicht mit neueren Versionen von Python funktioniert. Die Methode numpy.newaxis
kann ebenfalls verwendet werden, um das gleiche Ziel wie die vorherige Methode zu erreichen, jedoch mit noch weniger Code und Komplexität. Bei dieser Methode müssen wir uns auch keine Sorgen machen, dass sie in späteren Versionen von Python nicht unterstützt wird. Die Methode numpy.newaxis
fügt unserem Array in Python eine neue Dimension hinzu.
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3])
print(array.shape)
array = array[np.newaxis]
print(array.shape)
array = np.append(array, [[4, 5, 6]], axis=0)
print(array)
Ausgabe:
(3,)
(1, 3)
[[1 2 3]
[4 5 6]]
Wir haben das array
mit der Methode array[np.newaxis]
in ein 2D-Array umgewandelt und die neue Form des array
mit der Eigenschaft array.shape
gedruckt. Am Ende haben wir mit der Funktion np.append()
neue Elemente an das array
angehängt und die Elemente des arrays
ausgegeben.
Maisam is a highly skilled and motivated Data Scientist. He has over 4 years of experience with Python programming language. He loves solving complex problems and sharing his results on the internet.
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