numpy中的expand_dims函式
常見的一種應用場景:
條件:假設A的shape為[4, 2],B的shape為[5, 2]
目的:實現A中的每一行, 減去B中的所有行(broadcast操作)。
實現:
A1 = np.expand_dims(A, -2) => A1的shape變為[4, 1, 2]
B1 = np.expand_dims(B, 0) => B1的shape變為[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
在倒數第2個軸後面(在正數第1個軸後面)插入一個新軸。
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