squeeze numpy

在numpy中，squeeze函数用于从数组的形状中删除单维度条目。当我们需要将单维数组转换为标量值时，可以使用squeeze函数。其语法如下：

numpy.squeeze(arr, axis=None)

参数说明：
- arr: 输入的数组。
- axis: 整数或整数元组，用于选择要删除的维度。默认为None。

示例：

import numpy as np

a = np.array([[[0], [1], [2]]])
print(a.shape) # (1, 3, 1)

b = np.squeeze(a)
print(b.shape) # (3,)

在以上示例中，我们创建了一个三维数组a，其形状为(1, 3, 1)。然后我们使用squeeze函数将单维度条目删除，并将结果存储在b中，其形状为(3,)。

相关问题

numpy squeeze

好的，关于 numpy squeeze 函数，可以告诉你它的作用是从数组的形状中删除大小为1的维度。具体来说，squeeze() 函数会返回一个新的数组，这个数组将所有大小为1的维度都删掉，从而使得数组的维度更加紧凑。如果原始数组中没有大小为1的维度，那么 squeeze() 函数并不会改变数组。

该函数的语法如下：

numpy.squeeze(arr, axis=None)

其中，arr 表示要操作的数组，axis 是可选的参数，表示要删除的维度的序号。如果不指定 axis 参数，则 squeeze() 函数会把所有大小为1的维度都删除。

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：

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：

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)