快捷導(dǎo)航

numpy的squeeze函數(shù)使用方法

更新時(shí)間：2021年03月22日 11:36:26 作者：楓葉的一生

這篇文章主要介紹了numpy的squeeze函數(shù)使用方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

reshape函數(shù)：改變數(shù)組的維數(shù)（注意不是shape大?。?/p>

>>> 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(shù)：從數(shù)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(shù)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(bào)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(shù)組
5) 不會修改原數(shù)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(xiàn)在畫圖時(shí)

>>> 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()