numpy 去掉 维度是1 的维度、

### 回答1：
可以使用 numpy 的 `squeeze()` 函数去掉维度为 1 的维度。使用方法如下：

import numpy as np

a = np.array([[[1], [2], [3]], [[4], [5], [6]]])
b = np.squeeze(a)
print(b)

输出结果：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

可以看到原始数组 `a` 的第一维和第三维都是维度为 1 的维度，在使用 `squeeze()` 函数后被去掉了。

需要注意的是，如果使用 `np.squeeze(a,axis=...)` 参数可以指定去除特定维度。

### 回答2：
在numpy中，可以使用numpy.squeeze()函数来去掉维度为1的维度。该函数可以去掉数组中所有维度为1的维度，并返回一个新的数组。

使用示例：

import numpy as np

# 创建一个维度为1的数组
a = np.array([[[1, 2, 3]]])
print("原数组：", a.shape)  # 输出：(1, 1, 3)

# 去掉维度为1的维度
b = np.squeeze(a)
print("去掉维度为1的维度后的数组：", b.shape)  # 输出：(3,)

在以上示例中，首先创建了一个维度为1的数组a，然后使用np.squeeze()函数去掉了维度为1的维度，得到一个新的数组b。可以看到，经过去掉维度为1的维度后，数组b的形状变为了(3,)，即不再包含任何维度为1的维度。

需要注意的是，如果数组中的某个维度不为1，则该维度不会被去掉。例如，如果在以上示例中，数组a的形状为(1, 2, 3)，则经过去掉维度为1的维度后，得到的新数组的形状仍然为(1, 2, 3)。

### 回答3：
在numpy中，我们可以使用numpy.squeeze()函数来去掉维度是1的维度。

numpy.squeeze()函数用于从数组的形状中删除单维度条目，即将有维度大小为1的维度删除。这样，原本形状为(1, n)或者(m, 1)的数组，将被转换为形状为(n, )或者(m, )的一维数组。

具体使用方法如下所示：

import numpy as np

# 创建一个形状为(1, 5)的二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5]])

print(arr.shape) # 输出原始数组的形状 (1, 5)

arr_squeeze = np.squeeze(arr)

print(arr_squeeze.shape) # 输出去掉维度为1的维度后的数组形状 (5, )

在上述示例中，我们首先创建了一个(1, 5)形状的二维数组arr。然后，通过调用np.squeeze()函数，将其转换为形状为(5, )的一维数组arr_squeeze。最后，我们分别打印原始数组和转换后数组的形状，可以看到维度为1的维度已经被去掉。

需要注意的是，若数组中不包含维度为1的维度，调用np.squeeze()函数并不会对数组进行修改，返回的结果将是原数组的副本。因此，在使用np.squeeze()函数时，最好先使用np.ndim()函数查看数组的维度数，以确保它是否包含维度为1的维度。