輸入：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print(a)
輸出結(jié)果：
array([1, 2, 3])
輸入：
輸出結(jié)果：
array([[1, 2, 3]])
輸入：
輸出結(jié)果：
array([[1],
[2],
[3]])
numpy數(shù)組的維度增減方法
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)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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