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法律研究从 NumPy 数组中移除长度为一的轴
使用 **numpy.squeeze()** 方法压缩数组的形状。这会从数组中移除长度为一的轴。轴通过 "axis" 参数设置。
该函数返回输入数组，但已移除所有或一部分长度为 1 的维度。这始终是数组本身或数组的视图。如果所有轴都被压缩，则结果为一个 0 维数组，而不是标量。
轴选择形状中长度为一的条目子集。如果选择了形状条目大于一的轴，则会引发错误。
步骤
首先，导入所需的库 -
import numpy as np
使用 array() 方法创建 NumPy 数组。我们添加了 int 类型的元素 -
arr = np.array([[[57, 78], [54, 69]]])
显示数组 -
print("Our Array...
",arr)检查维度 -
print("
Dimensions of our Array...
",arr.ndim)
获取数据类型 -
print("
Datatype of our Array object...
",arr.dtype)显示数组的形状 -
print("
Array Shape...
",arr.shape)
使用 numpy.squeeze() 方法压缩数组的形状。轴通过 "axis" 参数设置 -
print("
Squeeze the shape of Array...
",np.squeeze(arr, axis = 0).shape)示例
import numpy as np
# Creating a numpy array using the array() method
# We have added elements of int type
arr = np.array([[[57, 78], [54, 69]]])
# Display the array
print("Our Array...
",arr)
# Check the Dimensions
print("
Dimensions of our Array...
",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("
Datatype of our Array object...
",arr.dtype)
# Display the shape of array
print("
Array Shape...
",arr.shape)
# Squeeze the Array shape using the numpy.squeeze() method
# The axis is set using the "axis" parameter
print("
Squeeze the shape of Array...
",np.squeeze(arr, axis = 0).shape)输出
Our Array... [[[57 78] [54 69]]] Dimensions of our Array... 3 Datatype of our Array object... int64 Array Shape... (1, 2, 2) Squeeze the shape of Array... (2, 2)
更新于: 2022年2月18日
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