np.array ndmin 参数：指定添加维度的位置

Question

我有一个 M 维np.ndarray，其中M <= N. 除了这个条件之外，阵列可以具有任何形状。我想将此数组转换为 N 维，其中维度 0 到 M 保持不变，维度 M 到 N 设置为 1。

我几乎可以通过使用参数复制数组np.array并提供参数来完成此行为ndmin。然而，这会将额外的轴放置在“第一个”位置而不是“最后一个”位置：

>>> a3d = np.zeros((2,3,4))
>>> a5d = np.array(a3d, ndmin = 5)
>>> a5d.shape
(1, 1, 2, 3, 4) #actual shape
(2, 3, 4, 1, 1) #desired shape

有没有办法指定添加的维度应该放在哪里？我可以在这里使用替代函数来产生我想要的输出吗？

显然，在上面的示例中，我可以在事后操作数组，以按照我想要的顺序放置轴，但由于原始数组可能具有 0 到 5 维的任何位置（并且我希望将原始维度保持在原始顺序） ，如果不对原始形状进行一系列繁琐的检查，我想不出一种方法可以做到这一点。

Answer 1

我会用.reshape...

>>> a3d = a3d.reshape(a3d.shape + (1, 1))
>>> a3d.shape
(2, 3, 4, 1, 1)

如果你想填充到一定的维度：

>>> a3d = np.zeros((2,3,4))
>>> ndim = 5
>>> padded_shape = (a3d.shape + (1,)*ndim)[:ndim]
>>> new_a3d = a3d.reshape(padded_shape)
>>> new_a3d.shape
(2, 3, 4, 1, 1)