numpy.squeeze()的用法
函数原型:numpy.squeeze(a, axis=None)
函数功能:把数组中shape中为1的维度去掉。默认删除a数组中所有shape中为1的维度,axis指定要删除的维度,axis=0表示第0维,若是该维度的shape不为1,则会报错。
例如:
a = [ [[1,2]], [[3,4]] ] # shape为2*1*2
# 删除中间为1的维度后
a = [ [1,2], [3,4] ] # 看起来就像是将“穿”的夹层多余的衣服(括号)脱掉一层
实例:
import numpy as np
x = np.array([[[0], [1], [2]]])
print(x)
"""x=
[[[0][1][2]]]
"""
print(x.shape) # (1, 3, 1) 两个维度为1的维
# 删除数组中第1个维度为1的维
x1 = np.squeeze(x, axis=0) # axis=0表示第1维
# 删除数组中第2个维度为1的维
x2 = np.squeeze(x, axis=2) # axis=2表示第3维
# 默认删除所有维度为1的维
x3 = np.squeeze(x) # 从数组的形状中删除单维条目,即把shape中为1的维度去掉
# 删除第2维
x4 = np.squeeze(x, axis=1) # 会报ValueError错,因为数组第2维不为1print(x1)
''' [[0][1][2]]'''
print(x1.shape) # (3, 1)
print(x2) # [[0 1 2]]
print(x2.shape) #(1, 3)
print(x3) # [0 1 2]
print(x3.shape) # (3,)
参考:numpy.squeeze()的用法
numpy官方文档
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