【python】numpy数组的维度增减方法

2022-10-25 11:47:40

使用np.expand_dims()为数组增加指定的轴,np.squeeze()将数组中的轴进行压缩减小维度。

1.增加numpy array的维度

在操作数组情况下,需要按照某个轴将不同数组的维度对齐,这时候需要为数组添加维度(特别是将二维数组变成高维张量的情况下)。numpy提供了expand_dims()函数来为数组增加维度:

import numpyas np

a= np.array([[1,2],[3,4]])
a.shapeprint(a)>>>"""
(2L, 2L)
[[1 2]
 [3 4]]
"""# 如果需要在数组上增加维度,输入需要增添维度的轴即可,注意index从零还是
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.压缩维度移除轴

在数组中会存在很多轴只有1维的情况,可以使用squeeze函数来压缩冗余维度

b= np.array([[[[5],[6]],[[7],[8]]]])
b.shapeprint(b)>>>"""
(1L, 2L, 2L, 1L)
array([[[[5],
         [6]],

        [[7],
         [8]]]])
"""

b_squeeze= b.squeeze()
b_squeeze.shape>>>(2L, 2L)#默认压缩所有为1的维度


b_squeeze0= b.squeeze(axis=0)#调用array实例的方法
b_squeeze0.shape>>>(2L, 2L, 1L)

b_squeeze3= np.squeeze(b, axis=3)#调用numpy的方法
b_squeeze3.shape>>>(1L, 2L, 2L)
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  • 原文链接:https://blog.csdn.net/u014386899/article/details/108218887
    更新时间:2022-10-25 11:47:40