前言

在numpy数组中，切片功能非常常用，例如x[:]表示取x的所有元素。

那么如何对一个numpy数组进行维度扩展呢？

可以通过在切片中增加None或者np.newaxis实现，它们的作用就是在相应的位置上增加一个维度，在这个维度上只有一个元素。

在切片操作中np.newaxis和None等价：

实验

假设一个numpy数组如下：

>>>import numpyas np>>> x= np.array([[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]])

其维度为：

>>> x.shape(2,3,1)

希望将其维度增加为（1，2，3，1）：
可以通过在切片中增加None：

>>> y= x[None]>>> y
array([[[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]]])>>> y.shape(1,2,3,1)

或者在切片中加入np.newaxis：

>>> z= x[np.newaxis]>>> z
array([[[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]]])>>> z.shape(1,2,3,1)

还可以将其维度增加为（2，1，3，1）：

>>> a= x[:,None,:,:]>>> a
array([[[[1],[2],[3]]],[[[4],[5],[6]]]])>>> a.shape(2,1,3,1)

参考资料：

[1]NumPy Indexing
[2]numpy[…, None]的理解