以下是关于“给numpy.array增加维度的超简单方法”的完整攻略。
背景
在数据处理和机器学习中，经常需要对数据进行维度变换。Num是Python中常用的科学计算库，可以用于处理大量数值数据。本攻略将介绍如何使用NumPy给数组增加度的超简单方法，并提供两个示例来演示如何使用这些方法。
方法1：使用np.newaxis
可以使用np.newaxis给数组加维度。可以使用以下语法：
import numpy as np
# 定义一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
# 给数组增加一个维度
new_arr = arr[np.newaxis, :]
# 打印数组的形状
print(new_arr.shape)
在上面的示例中，我们使用np.newaxis给一维数组增加了一个维度，并使用print()函数打印了新数组的形状。
方法2：使用np.expand_dims
可以使用np.expand_dims给数组增加维度。可以使用以下语法：
import numpy as np
# 定义一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
# 给数组增加一个维度
new_arr = np.expand_dims(arr, axis=0)
# 打印数组的形状
print(new_arr.shape)
在上面的示例中，我们使用np.expand_dims给一维数组增加了一个维度，并使用print()函数打印了新数组的形状。
示例1：使用np.newaxis给二维数组增加维度
可以使用np.newaxis给二维数组增加维度。可以使用以下代码给一个形状为(2 3)的二维数组增加一个维度：
import numpy as np
# 定义一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 给数组增加一个维度
new_arr = arr[np.newaxis, :, :]
# 打印数组的形状
print(new_arr.shape)
在上面的示中，我们使用np.newaxis给一个形状为(2, 3)的二维数组增加了一个维度，并使用print()函数打印了新数组的形状。
示例2：使用np.expand_dims给三维数组增加维度
可以使用np.expand_dims给三维增加维度。可以使用以下代码给一个形状为(2, 3, 4)的三维数组增加一个维度：
import numpy as np
# 定义一个三维数组
arr = np.array([[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]], [[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]]])
# 给数组增加一个维度
new_arr = np.expand_dims(arr, axis=0)
# 打印数组的形状
print(new_arr.shape)
在上面的示中，我们使用np.expand_dims给一个形状为(2, 3, 4)的三维数组增加了一个维度，并使用print()函数打印了新数组的形状。
结论
综上所述，“给numpy.array增加维度的超简单”的攻略介绍了如何使用NumPy给数组增加维度的超简单方法，并提供了两个示例来演示如何使用这些方法。可以根据需要选择适合的方法操作。总的来说，NumPy是Python中常用的科学计算库，可以帮助进行数据处理和机器学习。