關於numy中np.expand_dims方法的理解？

看了numpy手冊中的expand_dims方法，但是還是沒明白是怎麼回事，請用直觀簡單的方法闡述一下該方法究竟是什麼意思？尤其是axis=0，1，2的時候，數組是怎麼變化的。能給個圖示意一下更好。感覺reshape也可以達到相同效果。不知道我的理解對不對。謝謝。

這個東西的主要作用，就是增加一個維度。

現在我們假設有一個數組A，數組A是一個兩行三列的矩陣。大小我們記成（2,3）。

先明白一個常識，計算機中計數，一般是從0開始的。

所以（2,3）這個兩行三列的矩陣，

它的第「0」維，就是這個「2」行；第「1」維，就是這個「3」列。

這個函數的作用，就是在第「axis」維，加一個維度出來，原先的「維」，推到右邊去。

比如我們設置axis為0，那A矩陣的大小就變成了（1,2,3），就從2*3的二維矩陣變成了一個1*2 *3的三維矩陣。如果設置axis為1，矩陣大小就變成了（2,1,3），變成了一個2*1*3的三維矩陣。axis為2的時候，就變成（2,3,1)啦。

那麼，說了這麼多，矩陣的形式變了，那麼矩陣裡面的數字怎麼變的呢？

舉個例子：

假設現在矩陣是2*3的矩陣，六個數字

1 2 3

4 5 6

初中和高中所學的平面直角坐標系和空間直角坐標系還記得嗎？

我們設置axis為0，矩陣從2*3的二維矩陣變成了1*2*3的三維矩陣。

我們假設原來是一個二維平面，橫坐標為x，縱坐標為y, 2*3的矩陣在這個XOY平面上。此時就是一個二維矩陣，（根本就沒有z軸）

而變換以後，現在變成了三維矩陣，變成了一個空間直角坐標系，，有x，y，z三個軸。

原先的2*3的矩陣從XOY平面移動到了YOZ平面

（我們把原先的矩陣當成一個平攤在桌面上的紙片，變換以後，相當於給它立起來了），然後原先的X軸的「厚度」為1，此時雖然形式還是原來的數字，但是多了一個軸。

那如果設置axis為1呢？

就是從XOY面的矩陣，給它立起來到XOZ平面，在Y軸的厚度為1。

設置axis為2，就是從XOY面的矩陣，還是放在XOY面上。但是這時候多了一個z軸，（相當於這個操作之後可以在桌面的紙片上面，疊加新的紙片了）

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這時候我們再看矩陣

1 2 3

4 5 6

原先A[0][0]對應1,A[0][1]對應2,A[0][2]對應3,A[1][0]對應4……

如果設置axis為0，這時候矩陣從XOY平面移動到了YOZ平面，X軸只有一個值

那麼,變換後的矩陣A的第一個維度，只有一個值，就只能是0

A[0][0][0]是1，A[0][0][1]是2，A[0][0][2]是3

A[0][1][0]是4，A[0][1][1]是5，A[0][1][2]是6

A[0][0]不指定第三維，那麼就是[1,2,3]

A[0][1]不指定第三維，就是[4,5,6]

那A[1][0][0]……呢？不好意思，沒有，因為第一維只能取一個數，就是0。

axis為1,2都同理。

可能說的有點啰嗦了。

如果是三維矩陣變成四維矩陣，那就不好直接想像樣子了。但是道理是一樣的。

&>&>&> x.shape

(2, 2)

&>&>&> np.expand_dims(x,axis=0).shape

(1, 2, 2)

&>&>&> np.expand_dims(x,axis=-1).shape

(2, 2, 1)

&>&>&>