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详解Numpy squeeze()(删除数组中维度为1的维度)函数的作用与使用方法 numpy.squeeze()函数:删除一维条目 全网首发(图文详解1)

前沿技术 Micheal 2个月前 (05-27) 41次浏览 已收录 扫描二维码

详解Numpy squeeze()(删除数组中维度为1的维度)函数的作用与使用方法

Numpy的squeeze()函数能够从numpy array中删除一维条目。它对于我们在数据处理过程中的数组形状操作是非常有用的。

一、numpy.squeeze()函数的定义与用法如下:

numpy.squeeze(a, axis=None)

其中,参数:

  • ‘a’:输入数组。
  • ‘axis’:选择的维度。如果所选维度形状为1,则删除。默认为None,表示删除所有长度为1的维度。如果指定一个不存在或非唯一的轴,会报错。

二、numpy.squeeze()函数的具体使用方式如下:

import numpy as np

# 创建一个一维数组
x = np.array([[[0], [1], [2]]])
print("Array x:")
print(x)
print("Shape of x:", x.shape)

# 使用squeeze删除维度为1的维度
y = np.squeeze(x)
print("\nArray y:")
print(y)
print("Shape of y:", y.shape)

输出结果为:

Array x:
[[[0]
  [1]
  [2]]]
Shape of x: (1, 3, 1)

Array y:
[0 1 2]
Shape of y: (3,)

在这个例子中,我们创建了一个形状为(1, 3, 1)的数组x。然后我们使用numpy.squeeze(x),在x上删除所有长度为1的维度。结果是y的形状为(3,)。

希望以上信息可以帮助到你,如果还有其他问题,欢迎随时向我提问。
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