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常見的一種應(yīng)用場(chǎng)景：

條件：假設(shè)A的shape為[4, 2]，B的shape為[5, 2]

目的：實(shí)現(xiàn)A中的每一行, 減去B中的所有行（broadcast操作）。

實(shí)現(xiàn)：

A1 = np.expand_dims(A, -2) => A1的shape變?yōu)閇4, 1, 2]

B1 = np.expand_dims(B, 0) => B1的shape變?yōu)閇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(shù)第2個(gè)軸后面（在正數(shù)第1個(gè)軸后面）插入一個(gè)新軸。

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文章名稱：expand_dims函數(shù)用法怎么在numpy中使用-創(chuàng)新互聯(lián)
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