python 减少numpy维度
时间: 2023-10-08 08:06:20 浏览: 50
要减少NumPy数组的维度,可以使用squeeze函数。squeeze函数的作用是删除数组中的单维度条目,即将形状中大小为1的维度去除。以此可以降低数组的维度。
以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个具有单维度的NumPy数组
x = np.array([[[1], [2], [3]], [[4], [5], [6]]])
print("初始数组的形状:", x.shape) # 输出 (2, 3, 1)
# 使用squeeze函数减少数组的维度
y = np.squeeze(x)
print("减少维度后的数组形状:", y.shape) # 输出 (2, 3)
```
在上述示例中,我们创建了一个形状为 (2, 3, 1) 的NumPy数组,并使用squeeze函数将其维度减少为 (2, 3)。通过这个函数,我们可以方便地降低NumPy数组的维度。
参考资料:
NumPy squeeze文档:https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.squeeze.html?highlight=squeeze#numpy.squeeze
相关问题
python numpy 按照维度排序
你可以使用 numpy 的 sort 函数进行按维度排序。例如,如果你想按照第一维排序一个数组 arr,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[3, 2, 1], [6, 5, 4], [9, 8, 7]])
sorted_arr = np.sort(arr, axis=0)
print(sorted_arr)
```
输出:
```
[[3 2 1]
[6 5 4]
[9 8 7]]
```
如果你想按照第二维排序,可以将 axis 参数设置为 1:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[3, 2, 1], [6, 5, 4], [9, 8, 7]])
sorted_arr = np.sort(arr, axis=1)
print(sorted_arr)
```
输出:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
```
你还可以使用 argsort 函数获取排序后的索引,例如:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[3, 2, 1], [6, 5, 4], [9, 8, 7]])
sorted_indices = np.argsort(arr, axis=1)
print(sorted_indices)
```
输出:
```
[[2 1 0]
[2 1 0]
[2 1 0]]
```
这个结果表示第一行的元素按照从小到大的顺序排列后,索引为 2 的元素最小,索引为 0 的元素最大。
python numpy添加第三维度
要在Python的NumPy中添加第三个维度,可以使用reshape()函数或expand_dims()函数。
使用reshape()函数,可以将原数组重新调整为具有三个维度的新数组。例如,如果有一个二维数组a,可以使用a.reshape((n, m, 1))将其转换为一个具有三个维度的数组。其中n和m分别是原数组的行数和列数,1表示新的第三个维度。
示例:
import numpy as np
a = np.zeros((n, m))
b = a.reshape((n, m, 1))
print(b.shape)
另一种方法是使用expand_dims()函数,该函数可以在指定的轴上添加一个新的维度。例如,如果有一个二维数组a,可以使用np.expand_dims(a, axis=2)将其转换为一个具有三个维度的数组。其中axis=2表示在第三个维度上添加新的维度。
示例:
import numpy as np
a = np.zeros((n, m))
b = np.expand_dims(a, axis=2)
print(b.shape)
无论使用哪种方法,都可以在NumPy中添加第三个维度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python numpy维度增减、通道叠加](https://blog.csdn.net/qq_39450134/article/details/122545049)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Numpy 改变数组维度的几种方法小结](https://download.csdn.net/download/weixin_38743119/14864352)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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