python | np.squeeze()函数
参考:Numpy库学习—squeeze()函数_o_Eagle_o的博客-CSDN博客_squeeze函数
语法:numpy.squeeze(a,axis = None)
含义:a代表数组,axis代表需要删除的指定单维度条目,即把shape中为1的维度去掉,若axis为空,则删除所有的单维度条目
用途:图片可视化(只有压缩后的值才能进行解码操作,具体原理可参照主成分分析pca)
A=np.arange(5).reshape(1,5) print(A.shape) a=np.squeeze(A) print(a.shape)#output (1, 5) (5,)
B=np.arange(5).reshape(1,5,1)
print(np.squeeze(B))
print(np.squeeze(B,axis=0))
print(np.squeeze(B,axis=1))
print(np.squeeze(B,axis=2))#output
[0, 1, 2, 3, 4]#B.sahpe=(5,)[[0][1][2][3][4]]#(5,1)#应指定为单维度条目,结果错误[[0 ,1, 2, 3, 4]]#(1,5)
图片可视化:
image=np.array([[1,2,3,4,5]])
'''在没压缩之前,image是一个二维数组(1,5),压缩之后变成一个一维数组(5,),从而达到图片可视化的目的'''
plt.plot(np.squeeze(image))
plt.show()
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- np.squeeze()函数
https://blog.csdn.net/fred_18/article/details/92688903
- Python中squeeze函数用法
参考链接: https://blog.csdn.net/xiexu911/article/details/80820028
- numpy的squeeze函数
http://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78512715 reshape函数:改变数组的维数(注意不是shape大小) >> ...
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