numpy中怎么使用squeeze函数

这篇文章主要介绍了numpy中怎么使用squeeze函数，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

reshape函数：改变数组的维数（注意不是shape大小）

>>> e= np.arange(10)>>> earray([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)>>> aarray([[[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，）

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“numpy中怎么使用squeeze函数”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持编程网，关注编程网精选频道，更多相关知识等着你来学习!