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。

相关问题

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)

numpy.squeeze

`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：

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：

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,)`。