a = np.asarray(range(8)).reshape(1,2,4,1)
print(a.shape)
输出：(1, 2, 4, 1)
b = np.squeeze(a,axis=0)
print(b.shape)
输出：(2, 4,1)
a = np.expand_dims(a,axis=3)
#or
a = a[:,:,:,np.newaxis]
a变为四维
| 序号 | 数组及描述 |
|---|---|
| 1. | concatenate 沿着现存的轴连接数据序列 |
| 2. | stack 沿着新轴连接数组序列 |
| 3. | hstack 水平堆叠序列中的数组（列方向） |
| 4. | vstack 竖直堆叠序列中的数组（行方向） |
numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis)
区别：concatenate在 现有轴的基础上连接数组。而stack会新创建轴
numpy1 numpy2 numpy3 numpy4
Constants 正无穷 numpy.inf numpy.Inf numpy.Infinity numpy.in...
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numpy的与运算 numpy 中 argsort() numpy 中的布尔索引
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