这篇文章主要介绍了Numpy扩充矩阵维度和删除维度的实现示例,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。
在操作矩阵的时候,不同的接口对于矩阵的输入维度要求不同,输入可能为1-D,2-D,3-D等等。下面介绍一下使用Numpy进行矩阵维度变更的相关方法。主要包括以下几种:
1、np.newaxis扩充矩阵维度
2、np.expand_dims扩充矩阵维度
3、np.squeeze删除矩阵中维度大小为1的维度
np.newaxis,np.expand_dims扩充矩阵维度:
import numpy as np x = np.arange(8).reshape(2, 4) print(x.shape) # 添加第0维,输出shape -> (1, 2, 4) x1 = x[np.newaxis, :] print(x1.shape) # 添加第1维, 输出shape -> (2, 1, 4) x2 = np.expand_dims(x, axis=1) print(x2.shape)
输出结果:
(2, 4)
(1, 2, 4)
(2, 1, 4)
np.squeeze降低矩阵维度:
""" 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; """ import numpy as np print("#" * 40, "原始数据", "#" * 40) x = np.arange(10).reshape(1, 1, 10, 1) print(x.shape) print(x) print("#" * 40, "去掉axis=0这个维度", "#" * 40) x_squeeze_0 = np.squeeze(x, axis=0) print(x_squeeze_0.shape, x_squeeze_0) print("#" * 40, "去掉axis=3这个维度", "#" * 40) x_squeeze_3 = np.squeeze(x, axis=3) print(x_squeeze_3.shape, x_squeeze_3) print("#" * 40, "去掉axis=0, axis=1这两个维度", "#" * 40) x_squeeze_0_1 = np.squeeze(x, axis=(0, 1)) print(x_squeeze_0_1.shape, x_squeeze_0_1) print("#" * 40, "去掉所有1维的维度", "#" * 40) x_squeeze = np.squeeze(x) print(x_squeeze.shape, x_squeeze) print("#" * 40, "去掉不是1维的维度,抛异常", "#" * 40) try: x_squeeze = np.squeeze(x, axis=2) print(x_squeeze.shape, x_squeeze) except Exception as e: print(e)
输出结果:
######################################## 原始数据 ########################################
(1, 1, 10, 1)
[[[[0]
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]]]]
######################################## 去掉axis=0这个维度 ########################################
(1, 10, 1) [[[0]
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]]]
######################################## 去掉axis=3这个维度 ########################################
(1, 1, 10) [[[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]]]
######################################## 去掉axis=0, axis=1这两个维度 ########################################
(10, 1) [[0]
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]]
######################################## 去掉所有1维的维度 ########################################
(10,) [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
######################################## 去掉不是1维的维度,抛异常 ########################################
cannot select an axis to squeeze out which has size not equal to one
感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“Numpy扩充矩阵维度和删除维度的实现示例”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!
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