numpy的squeeze函数和expand_dims函数

小鱼儿 2024-04-19 11:25 68阅读 0赞

# np.squeeze() #

**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)：

- a表示输入的数组； 
     - 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； 
     - 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； 
     - 返回值：数组 不会修改原数组；

>>import numpy as np
    >>e = np.arange(10)
    >>e
    >>Out[28]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
    
    >>a = e.reshape(10, 1, 1)
    >>a.shape
    >>Out[35]: (10, 1, 1)
    
    >>b = np.squeeze(a)
    >>b.shape
    >>Out[36]: (10,)

# np.expand\_dims() #

**np.expand\_dims:用于扩展数组的形状**

>>import numpy as np
    >>a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
    >>a.shape
    >>Out[41]: (2, 3, 4)

np.expand\_dims(a, axis=0)表示在0位置添加数据,转换结果如下：

>>b = np.expand_dims(a, axis=0)
    >>b.shape
    >>Out[43]: (1, 2, 3, 4)

np.expand\_dims(a, axis=1)表示在1位置添加数据,转换结果如下：

>>c = np.expand_dims(a, axis=1)
    >>c.shape
    >>Out[45]: (2, 1, 3, 4)

np.expand\_dims(a, axis=2)表示在2位置添加数据,转换结果如下：

>>d = np.expand_dims(a, axis=2)
    >>d.shape
    >>Out[47]: (2, 3, 1, 4)

np.expand\_dims(a, axis=3)表示在3位置添加数据,转换结果如下：

>>e = np.expand_dims(a, axis=3)
    >>e.shape
    >>Out[49]: (2, 3, 4, 1)

能在(1,2,3)中插入的位置总共为4个，再添加就会出现以下的警告，要不然也会在后面某一处提示AxisError:

>>f = np.expand_dims(a, axis=4)
    >>D:\pycharm\PyCharm 2018.2\helpers\pydev\pydevconsole.py:1: DeprecationWarning: Both axis > a.ndim and axis < -a.ndim - 1 are deprecated and will raise an AxisError in the future.
      '''

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