np.squeeze()的用法

np.squeeze()函数的作用是从数组的形状中删除单维度条目。具体来说，它可以用于压缩数组的形状，使形状更紧凑。当数组的某些维度的大小为1时，np.squeeze()可以将这些维度移除，从而减少数组的维数。如果使用默认参数，np.squeeze()会移除所有大小为1的维度。

以下是np.squeeze()函数的用法示例：

例子1：
import numpy as np
approx = np.array([[[10, 20]], [[30, 40]], [[50, 60]], [[70, 80]]])
print(approx.shape) # 输出：(1, 4, 2)
corner_points = np.squeeze(approx)
print(corner_points.shape) # 输出：(4, 2)
print(corner_points)

例子2：
import numpy as np
x = np.array([[, , ]])
print(x.shape) # 输出：(1, 3, 1)
print(np.squeeze(x).shape) # 输出：(3,)
print(np.squeeze(x, axis=0).shape) # 输出：(3, 1)

需要注意的是，np.squeeze()不能移除元素个数大于1的轴，否则会报错。

请问还有什么其他问题吗？

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 ]

演示np.squeeze()的用法

`np.squeeze()`是一个用于从数组中删除单维度条目的函数。下面是一个演示示例：

import numpy as np

# 创建一个形状为(1, 3, 1, 4)的数组
x = np.array([[[[1, 2, 3, 4]], [[5, 6, 7, 8]], [[9, 10, 11, 12]]]])

# 使用np.squeeze()删除单维度条目
y = np.squeeze(x)

# 打印删除单维度条目前后的数组形状
print("原始数组形状：", x.shape)
print("删除单维度条目后的数组形状：", y.shape)

输出结果：

原始数组形状： (1, 3, 1, 4)
删除单维度条目后的数组形状： (3, 4)

在示例中，我们创建了一个形状为(1, 3, 1, 4)的数组，并使用`np.squeeze()`函数删除了单维度条目。删除单维度条目后，数组的形状从(1, 3, 1, 4)变为了(3, 4)。