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)
>>> 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，）

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亿速云，关注亿速云行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!