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()和np.unsqueeze()

np.squeeze()和np.unsqueeze()都是numpy中的函数，用于改变数组的维度。

np.squeeze()函数可以将数组中维度为1的维度去掉，从而降低数组的维度。例如，对于一个形状为(1,5)的数组a，使用np.squeeze(a)函数可以将其转换为形状为(5,)的数组。

np.unsqueeze()函数则是在数组的指定位置插入一个维度为1的维度，从而增加数组的维度。例如，对于一个形状为(5,)的数组a，使用np.unsqueeze(a,0)函数可以在第0个位置插入一个维度为1的维度，从而将其转换为形状为(1,5)的数组。

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 ]