np.array减少一个维度
时间: 2023-10-22 21:09:20 浏览: 112
在numpy中,可以使用np.squeeze()函数来减少一个维度。该函数可以将数组中维度为1的维度去掉,从而减少一个维度。例如,如果一个数组的形状为(1, 2, 3),使用np.squeeze()函数后,形状将变为(2, 3)。需要注意的是,如果数组中有多个维度为1的维度,使用np.squeeze()函数后,这些维度都会被去掉。如果想要只去掉其中的某一个维度,可以指定axis参数。例如,np.squeeze(arr, axis=0)将只去掉第一个维度为1的维度。
相关问题
np.array增加一个维度
可以使用NumPy中的`np.newaxis`来增加一个维度。具体来说,如果你有一个形状为`(n,)`的一维数组,可以使用以下代码将其转换为形状为`(n, 1)`的二维数组:
```
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])
a = a[:, np.newaxis]
print(a)
```
输出结果为:
```
array([[1],
[2],
[3],
[4]])
```
你也可以使用`np.expand_dims`函数达到相同的效果,例如:
```
a = np.array([1, 2, 3, 4])
a = np.expand_dims(a, axis=1)
print(a)
```
输出结果同上。
np.array根据第二维度第一个分量进行排序
可以使用numpy.argsort()方法进行排序,代码如下:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[4, 2, 3], [1, 5, 6]])
sorted_arr = arr[:, arr[1].argsort()]
print(sorted_arr)
```
输出结果为:
```
[[3 2 4]
[6 5 1]]
```
其中,arr[1].argsort()返回第二维度第一个分量排序后的索引,然后使用切片选取第一维度并按照第二维度第一个分量排序后的索引进行排序。