numpy.squeeze
时间: 2023-10-16 19:06:56 浏览: 36
`numpy.squeeze` 是 NumPy 库中的一个函数,用于从数组的维度中去除长度为1的维度。这个函数的作用是对输入数组进行操作,返回一个将长度为1的维度去除的新数组。
具体来说,`numpy.squeeze` 的函数签名如下:
```python
numpy.squeeze(a, axis=None)
```
其中参数 `a` 是输入的数组,而参数 `axis` 是可选的整数或整数元组,表示要删除的指定轴。如果 `axis` 是整数,则表示删除指定索引的轴;如果 `axis` 是元组,则表示删除指定索引的多个轴。
下面是一个示例:
```python
import numpy as np
a = np.array([[[0], [1], [2]]])
print(a.shape) # 输出 (1, 3, 1)
b = np.squeeze(a)
print(b.shape) # 输出 (3,)
```
在这个示例中,输入数组 `a` 的形状是 `(1, 3, 1)`,其中有一个长度为1的维度。使用 `numpy.squeeze` 函数将这个长度为1的维度去除后,得到的新数组 `b` 的形状是 `(3,)`。
相关问题
numpy.broadcast_to
NumPy中的broadcast_to函数是用来将数组广播到指定形状的函数。广播是一种在不进行复制的情况下,使用较小的数组来操作较大的数组的机制。该函数接受两个参数,第一个参数是要广播的数组,第二个参数是目标形状。广播的规则是,将较小的数组在某些维度上进行复制,使得两个数组可以进行元素级别的操作。最终,较小的数组将会被复制到与较大的数组具有相同形状的位置上。
下面是一个使用broadcast_to函数的示例代码:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3]])
b = np.broadcast_to(a, (3, 3))
print("原数组 a:")
print(a)
print("调用 broadcast_to 函数之后的数组 b:")
print(b)
```
运行结果如下:
```
原数组 a:
[[1 2 3]]
调用 broadcast_to 函数之后的数组 b:
[[1 2 3]
[1 2 3]
[1 2 3]]
```
在这个示例中,我们创建了一个形状为(1, 3)的数组a,然后使用broadcast_to函数将其广播到形状为(3, 3)的数组b。由于广播的规则,数组a在第一个维度上被复制了3次,最终得到了与数组b具有相同形状的结果。
(出处: Python numpy.broadcast_to函数方法的使用)
(出处: Python numpy.expand_dims函数方法的使用)
(出处: Python numpy.squeeze函数方法的使用)<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python numpy.broadcast_to函数方法的使用](https://blog.csdn.net/a991361563/article/details/119977132)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python-Numpy多维数组--数组操作](https://blog.csdn.net/Odyssues_lee/article/details/85252366)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
numpy squeeze函数
`numpy.squeeze`函数是用来从数组的形状中删除单维度条目的。它返回一个已移除单维度条目的新数组。
语法:
```python
numpy.squeeze(arr, axis=None)
```
参数说明:
* `arr`:输入的数组。
* `axis`:整数或整数元组,用于选择单维度子数组。默认值为None,表示所有单维度条目都被删除。
返回值:已移除单维度条目的新数组。
示例:
```python
import numpy as np
a = np.array([[[0], [1], [2]]])
print(a.shape) # (1, 3, 1)
b = np.squeeze(a)
print(b.shape) # (3,)
c = np.squeeze(a, axis=0)
print(c.shape) # (3, 1)
```
输出:
```
(1, 3, 1)
(3,)
(3, 1)
```