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常见的一种应用场景：

条件：假设A的shape为[4, 2]，B的shape为[5, 2]

目的：实现A中的每一行, 减去B中的所有行（broadcast操作）。

实现：

A1 = np.expand_dims(A, -2) => A1的shape变为[4, 1, 2]

B1 = np.expand_dims(B, 0) => B1的shape变为[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

在倒数第2个轴后面（在正数第1个轴后面）插入一个新轴。

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本文标题：expand_dims函数用法怎么在numpy中使用-创新互联
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