np.squeeze怎么用

np.squeeze是一个NumPy函数，它用于从数组的形状中删除单维度条目。以下是一些使用np.squeeze的示例：

1. 将二维数组转换为一维数组：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3]])
print(arr.shape)  # (1, 3)

arr_squeeze = np.squeeze(arr)
print(arr_squeeze.shape)  # (3,)

2. 删除多余的单维度条目：

import numpy as np

arr = np.array([[[1], [2]], [[3], [4]]])
print(arr.shape)  # (2, 2, 1)

arr_squeeze = np.squeeze(arr)
print(arr_squeeze.shape)  # (2, 2)

3. 仅删除指定维度的单维度条目：

import numpy as np

arr = np.array([[[1], [2]], [[3], [4]]])
print(arr.shape)  # (2, 2, 1)

arr_squeeze = np.squeeze(arr, axis=2)
print(arr_squeeze.shape)  # (2, 2)

在上面的例子中，我们使用了axis参数来指定要删除的维度。在第二个例子中，我们删除了最后一个维度，而在第三个例子中，我们删除了第三个维度。

相关问题

np.squeeze(

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。

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：

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。