numpy 四维数组，最后一维为1，删掉第四维

可以使用 NumPy 的 `squeeze()` 函数来删除数组中大小为 1 的维度。下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个四维数组，最后一维为 1
a = np.random.rand(2, 3, 4, 1)

# 删除最后一维
b = np.squeeze(a)

# 输出结果
print(b.shape)
# (2, 3, 4)

在上面的代码中，我们首先创建了一个形状为 `(2, 3, 4, 1)` 的四维数组 `a`，其中最后一维的大小为 1。然后，我们使用 `squeeze()` 函数删除了最后一维，得到了一个形状为 `(2, 3, 4)` 的新数组 `b`。

需要注意的是，如果数组中有多个大小为 1 的维度，那么 `squeeze()` 函数会将它们都删除。如果只需要删除最后一维，可以在函数中指定要删除的维度的位置。例如，对于一个形状为 `(2, 3, 4, 1, 1)` 的五维数组，可以使用以下代码删除倒数第二维：

import numpy as np

# 创建一个五维数组，倒数第二维和最后一维都为 1
a = np.random.rand(2, 3, 4, 1, 1)

# 删除倒数第二维
b = np.squeeze(a, axis=-2)

# 输出结果
print(b.shape)
# (2, 3, 4, 1)

在上面的代码中，我们在 `squeeze()` 函数中指定了要删除的维度的位置，即 `-2`，表示倒数第二维。

相关问题

1.创建一个三行四列的二维数组为n1 2.再创建一个三行四列的二维数组为n2 3.横向组合 n1和n2为n3 4.删除n3中第三列

在Python中，你可以使用列表推导式或者numpy库来实现这个操作。首先，我们假设你正在使用Python的内置数据结构。以下是步骤：

1. 创建一个三行四列的二维数组`n1`:

n1 = [[0] * 4 for _ in range(3)]

2. 再创建一个同样规格的二维数组`n2`:

n2 = [[0] * 4 for _ in range(3)]

这里，我们都是通过循环生成全零的列表，并将其连接成二维数组。

3. 横向组合`n1`和`n2`为`n3`（将两个数组在同一维度上拼接）:

n3 = [row + col for row in n1 for col in n2]

这样`n3`就是由`n1`和`n2`每行元素对应相加形成的。

4. 删除`n3`中的第三列（即索引为2的元素）:

# 如果需要保留原来的二维数组格式
n3 = [[ele for i, ele in enumerate(row) if i != 2] for row in n3]

# 或者直接去除每一项的第三个元素（假设每一项是一个列表）
n3 = [row[:2] + row[3:] for row in n3]

现在，`n3`就是一个去掉了第三列的数组。