Python中numpy數(shù)組的維度增減方法詳解
numpy數(shù)組維度增減
使用 np.expand_dims() 為數(shù)組增加指定的軸, np.squeeze() 將數(shù)組中的軸進(jìn)行壓縮減小維度。
1.增加numpy array的維度
在操作數(shù)組情況下,需要按照某個(gè)軸將不同數(shù)組的維度對(duì)齊,這時(shí)候需要為數(shù)組添加維度(特別是將二維數(shù)組變成高維張量的情況下)。numpy提供了 expand_dims() 函數(shù)來為數(shù)組增加維度:
import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) a.shape print(a) """ (2L, 2L) [[1 2] [3 4]] """ # 如果需要在數(shù)組上增加維度,輸入需要增添維度的軸即可,注意index從零還是 a_add_dimension = np.expand_dims(a,axis=0) a_add_dimension.shape (1L, 2L, 2L) a_add_dimension2 = np.expand_dims(a,axis=-1) a_add_dimension2.shape (2L, 2L, 1L) a_add_dimension3 = np.expand_dims(a,axis=1) a_add_dimension3.shape (2L, 1L, 2L)
2.壓縮維度移除軸
在數(shù)組中會(huì)存在很多軸只有1維的情況,可以使用 squeeze 函數(shù)來壓縮冗余維度
b = np.array([[[[5],[6]],[[7],[8]]]])
b.shape
print(b)
"""
(1L, 2L, 2L, 1L)
array([[[[5],
[6]],
[[7],
[8]]]])
"""
b_squeeze = b.squeeze()
b_squeeze.shape
(2L, 2L) #默認(rèn)壓縮所有為1的維度
b_squeeze0 = b.squeeze(axis=0) #調(diào)用array實(shí)例的方法
b_squeeze0.shape
(2L, 2L, 1L)
b_squeeze3 = np.squeeze(b, axis=3) #調(diào)用numpy的方法
b_squeeze3.shape
(1L, 2L, 2L)到此這篇關(guān)于Python中numpy數(shù)組的維度增減方法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)numpy數(shù)組維度增減內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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