np.squeeze(
时间: 2024-06-09 17:08:51 浏览: 16
np.squeeze()是一个Numpy库中的函数,它用于从数组的形状中删除单维度条目。当我们使用np.squeeze()函数时,它会返回一个形状更紧凑的数组,其中所有大小为1的维度都被删除。
在这个例子中,np.squeeze(B)将数组B从形状(1,5,1)压缩为形状(5,),即一维数组。np.squeeze(B,axis=0)删除了第0维,返回了形状为(5,1)的数组。np.squeeze(B,axis=1)删除了第1维,但是由于第1维的大小不是1,所以返回的结果与原数组相同。np.squeeze(B,axis=2)删除了第2维,返回了形状为(1,5)的数组。
在另一个例子中,np.squeeze(image)将形状为(1,5)的数组压缩为形状为(5,)的一维数组,从而使得我们可以通过plt.plot()函数将其可视化成一幅图像。
相关问题
np.squeeze
np.squeeze函数用于从数组的形状中删除单维度条目。根据引用\[1\],当没有指定axis参数时,np.squeeze函数会删除所有大小为1的维度。例如,如果数组x的形状为(1, 3, 1),则np.squeeze(x)的形状将变为(3,),即删除了大小为1的维度。如果指定axis参数,np.squeeze函数将只删除指定轴上大小为1的维度。例如,np.squeeze(x, axis=0)将删除第一个轴上大小为1的维度,结果的形状将变为(3, 1)。\[1\]
然而,根据引用\[2\],如果指定的轴上的元素个数大于1,则无法删除该轴。这意味着如果尝试删除大小不等于1的轴,将会引发ValueError异常。\[2\]
引用\[3\]提供了一些示例代码来说明np.squeeze函数的使用。例如,如果有一个形状为(1, 5, 1)的数组B,np.squeeze(B)将返回一个形状为(5,)的数组,即删除了大小为1的维度。np.squeeze(B, axis=0)将返回一个形状为(1, 5)的数组,即删除了第一个轴上大小为1的维度。然而,如果尝试删除第二个轴上大小为1的维度,结果将是错误的,因为这会导致数组形状变为(1, 5)而不是期望的(5,)。\[3\]
总结来说,np.squeeze函数用于删除数组形状中的单维度条目。可以通过指定axis参数来选择删除特定的轴上的单维度条目。但是,如果指定的轴上的元素个数大于1,则无法删除该轴。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [np.squeeze用法](https://blog.csdn.net/houyushui/article/details/128580796)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python | np.squeeze()函数](https://blog.csdn.net/qq_44716605/article/details/124611706)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
python np.squeeze
np.squeeze函数是NumPy库中的一个函数,用于从数组的形状中删除单维度条目。它的语法如下:
```
np.squeeze(a, axis=None)
```
其中,a表示输入的数组,axis表示要删除的单维度条目的轴。
如果axis参数没有被指定,np.squeeze函数将删除所有长度为1的单维度条目。如果指定了axis参数,则只有该轴上长度为1的单维度条目会被删除。
以下是一个示例:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1], [2], [3]]) # 形状为(3, 1)的二维数组
b = np.squeeze(a) # 删除单维度条目
print(b)
# 输出: [1 2 3]
c = np.array([[[1]], [[2]], [[3]]]) # 形状为(3, 1, 1)的三维数组
d = np.squeeze(c, axis=1) # 删除第二个轴上的单维度条目
print(d.shape)
# 输出: (3, 1)
```
在上面的示例中,np.squeeze函数分别删除了二维数组和三维数组中的单维度条目。
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