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python中numpy.squeeze()函数的使用

运维开发网 https://www.qedev.com 2021-04-25 08:53 出处:51CTO 作者:๑~夏时~๑
numpy.squeeze() 这个函数的作用是去掉矩阵里维度为1的维度。例如,(1, 5)的矩阵经由np.squeeze处理后变成5;(5, 1, 6)的矩阵经由np.squeeze处理后变成(5, 6)。        numpy提供了numpy.squeeze(a, axis=None)函数,从数组的形状中删除单维条目。其中a

        numpy.squeeze() 这个函数的作用是去掉矩阵里维度为1的维度。例如,(1, 5)的矩阵经由np.squeeze处理后变成5;(5, 1, 6)的矩阵经由np.squeeze处理后变成(5, 6)。

        numpy提供了numpy.squeeze(a, axis=None)函数,从数组的形状中删除单维条目。其中a表示输入的数组;axis用于指定需要删除的维度,但是指定的维度必须为单维度,否则将会报错。axis的取值可为None 或 int 或 tuple of ints,若axis为空时则删除所有单维度的条目。

  • examples1:

    >>> import numpy as np

    >>> a = np.array([[[0], [1], [2]]])

    >>> a.shape

    (1, 3, 1)

    >>> np.squeeze(a).shape

    (3,)

    >>> np.squeeze(a, axis=(2,)).shape

    (1, 3)

    >>> np.squeeze(a, axis=(0,)).shape

    (3, 1)

  • examples2:

    >>> import numpy as np

    >>> a = np.arange(5).reshape(1,5)

    >>> a

    array([[0, 1, 2, 3, 4]])

    >>> a.shape

    (1, 5)

    >>> b = np.squeeze(a)

    >>> b

    array([0, 1, 2, 3, 4])

    >>> b.shape

    (5, )

  • examples3:

    >>> import numpy as np

    >>> a = np.arange(10).reshape(1,2,5)

    >>> a

    array([[[0, 1, 2, 3, 4],

                [5, 6, 7, 8, 9]]])

    >>> a.shape

    (1, 2, 5)

    >>> b = np.squeeze(a)

    >>> b

    array([[0, 1, 2, 3, 4],

               [5, 6, 7, 8, 9]])

    >>> b.shape

    (2, 5)

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