numpy代码输出维度不符 需将(145,)数组调整为(145,1)维度

原代码执行流程：

1. 对vec切片vec[i0-5:i0+5, :]得到形状为(10, 145)的二维数组
2. 沿axis=0计算均值时，默认移除被计算的轴维度，输出形状为(145,)的一维数组
3. np.squeeze仅能删除长度为1的维度，当前一维数组无符合条件的可压缩维度，该调用不会修改数组形状，属于冗余操作，最终输出无法匹配预期的(145,1)维度。

• 方案1（无冗余逻辑，推荐）

mat = np.mean(vec[i0-5:i0+5, :], axis=0)[:, np.newaxis]

执行后输出数组形状为(145, 1)，完全符合需求。

• 方案2（显式指定插入维度的位置）

mat = np.expand_dims(np.mean(vec[i0-5:i0+5, :], axis=0), axis=1)

执行效果与方案1完全一致。

• 方案3（利用keepdims参数保留计算维度，后续转置匹配形状需求）

mat = np.mean(vec[i0-5:i0+5, :], axis=0, keepdims=True).T

执行后输出形状为(145,1)，逻辑为计算均值时保留被操作的轴（输出形状为(1,145)），再通过转置得到列向量形状，该场景下可直接移除冗余的np.squeeze调用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kayla White