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numpy中怎么使用squeeze函數

發布時間:2021-03-22 12:31:16 來源:億速云 閱讀:405 作者:小新 欄目:開發技術

這篇文章主要介紹了numpy中怎么使用squeeze函數,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。

reshape函數:改變數組的維數(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 函數:從數組的形狀中刪除單維度條目,即把shape中為1的維度去掉

用法:numpy.squeeze(a,axis = None)

 1)a表示輸入的數組;
 2)axis用于指定需要刪除的維度,但是指定的維度必須為單維度,否則將會報錯;
 3)axis的取值可為None 或 int 或 tuple of ints, 可選。若axis為空,則刪除所有單維度的條目;
 4)返回值:數組
 5) 不會修改原數組;

>>> 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])

體現在畫圖時

>>> 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()

numpy中怎么使用squeeze函數

>>> np.squeeze(a).shape
(10L,)

通過np.squeeze()函數轉換后,要顯示的數組變成了秩為1的數組,即(10,)

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“numpy中怎么使用squeeze函數”這篇文章對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關注億速云行業資訊頻道,更多相關知識等著你來學習!

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