如何为numpy.ndarray添加维度，使其形状变为(n,m,1)？

当然可以，以下几种常用方法都能将形状为(2,4)的数组调整为(2,4,1)，满足通过xarr[i][j][0]获取元素的需求：

• 使用np.expand_dims()指定添加维度的位置：

import numpy as np
xlist = [(1, 2, 3, 4), (5, 6, 7, 8)]
xarr = np.array(xlist)
# axis=-1表示在最后一个维度后添加新轴
xarr_expanded = np.expand_dims(xarr, axis=-1)
print(xarr_expanded.shape)  # 输出: (2, 4, 1)
print(xarr_expanded[0][0][0])  # 输出: 1

• 使用索引语法[:, :, np.newaxis]快速扩展维度：

import numpy as np
xlist = [(1, 2, 3, 4), (5, 6, 7, 8)]
xarr = np.array(xlist)
xarr_expanded = xarr[:, :, np.newaxis]
print(xarr_expanded.shape)  # 输出: (2, 4, 1)
print(xarr_expanded[1][2][0])  # 输出: 7

• 使用reshape()直接重新定义数组形状：

import numpy as np
xlist = [(1, 2, 3, 4), (5, 6, 7, 8)]
xarr = np.array(xlist)
# 利用原数组的形状参数，避免硬编码数值
xarr_expanded = xarr.reshape(xarr.shape[0], xarr.shape[1], 1)
print(xarr_expanded.shape)  # 输出: (2, 4, 1)
print(xarr_expanded[0][3][0])  # 输出: 4

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CalmaKarma