squeeze numpy

在NumPy中，`squeeze()`函数用于从数组的形状中删除单维度条目。如果将数组形状中的单维度条目删除，则数组的大小将发生变化。例如，将形状为(2, 1, 3)的数组转换为形状为(2, 3)的数组。

下面是一个例子：

import numpy as np

a = np.array([[[0], [1], [2]]])
print(a)
# 输出: array([[[0],
#                 [1],
#                 [2]]])

b = np.squeeze(a)
print(b)
# 输出: array([0, 1, 2])

在这个例子中，原始数组`a`的形状为(1, 3, 1)，使用`squeeze()`函数删除单维度条目后，新数组`b`的形状为(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)