在Python中，可以使用numpy库来增加数据维度，以下是一些常用的方法：

1、使用numpy.expand_dims()函数：

import numpy as np
创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3])
使用expand_dims()函数增加一个维度
arr_expanded = np.expand_dims(arr, axis=0)
print(arr_expanded)

输出结果：

[[1 2 3]]

在这个例子中，我们创建了一个一维数组arr，然后使用np.expand_dims()函数在第0轴（行）上增加了一个维度，得到一个新的二维数组arr_expanded。

2、使用numpy.newaxis关键字：

import numpy as np
创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3])
使用newaxis关键字增加一个维度
arr_expanded = arr[np.newaxis, :]
print(arr_expanded)

输出结果：

[[1 2 3]]

在这个例子中，我们同样创建了一个一维数组arr，然后使用arr[np.newaxis, :]的方式增加了一个维度，得到一个新的二维数组arr_expanded。

3、使用numpy.reshape()函数：

import numpy as np
创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3])
使用reshape()函数增加一个维度
arr_reshaped = arr.reshape(1, 1)
print(arr_reshaped)

输出结果：

[[1 2 3]]

在这个例子中，我们创建了一个一维数组arr，然后使用arr.reshape(1, 1)的方式将数组转换为一个二维数组，1表示自动计算该维度的大小。

以上就是在Python中增加数据维度的一些常用方法。