numpy的squeeze函数使用方法
时间：2021-07-29 07:43:11|栏目：Python代码|点击： 次
reshape函数：改变数组的维数（注意不是shape大小）
>>> e= np.arange(10)
>>> e
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> e.reshape(1,1,10)
array([[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]])
>>> e.reshape(1,1,10)
array([[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]])
>>> e.reshape(1,10,1)
array([[[0],
[1],
[2],
[3],
[4],
[5],
[6],
[7],
[8],
[9]]])
squeeze 函数：从数组的形状中删除单维度条目，即把shape中为1的维度去掉
用法：numpy.squeeze(a,axis = None)
1）a表示输入的数组；
2）axis用于指定需要删除的维度，但是指定的维度必须为单维度，否则将会报错；
3）axis的取值可为None 或 int 或 tuple of ints, 可选。若axis为空，则删除所有单维度的条目；
4）返回值：数组
5) 不会修改原数组；
>>> a = e.reshape(1,1,10) >>> a array([[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]]) >>> np.squeeze(a) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
体现在画图时
>>> plt.plot(a)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 3240, in plot
ret = ax.plot(*args, **kwargs)
File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 1710, in inner
return func(ax, *args, **kwargs)
File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 1437, in plot
for line in self._get_lines(*args, **kwargs):
File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 404, in _grab_next_args
for seg in self._plot_args(this, kwargs):
File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 384, in _plot_args
x, y = self._xy_from_xy(x, y)
File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 246, in _xy_from_xy
"shapes {} and {}".format(x.shape, y.shape))
ValueError: x and y can be no greater than 2-D, but have shapes (1L,) and (1L, 1L, 10L)
>>> plt.plot(np.squeeze(a))
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x00000000146CD940>]
>>> plt.show()
>>> np.squeeze(a).shape (10L,)
通过np.squeeze()函数转换后，要显示的数组变成了秩为1的数组，即（10，）
参考：http://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78512715
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本文标题：numpy的squeeze函数使用方法
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