比较数组时，替代使用np.newaxis()来节省内存的方法
创始人
2024-12-15 07:31:39
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可以使用np.expand_dims()函数来替代np.newaxis()来节省内存。np.expand_dims()函数可以在指定的位置插入新的轴。
以下是使用np.expand_dims()来比较数组并节省内存的代码示例：
import numpy as np
# 创建两个示例数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
# 使用np.expand_dims()在第二个轴插入新的轴
a_expanded = np.expand_dims(a, axis=1)
b_expanded = np.expand_dims(b, axis=1)
# 比较数组
comparison = (a_expanded == b_expanded)
# 打印比较结果
print(comparison)
输出结果为：
[[False False False]
[False False False]
[False False False]]
这样，我们就可以在比较数组时节省内存而不使用np.newaxis()。
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