python squeeze()

import numpy as np

a = np.arange(10).reshape(1,10)

a

array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])

a.shape

(1, 10)

b = np.squeeze(a)

b

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

b.shape

(10,)

例2

c = np.arange(10).reshape(2, 5)
c

array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])

np.squeeze(c)

array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])

例3

d = np.arange(10).reshape(1,2,5)

d

array([[[0, 1, 2, 3, 4],
        [5, 6, 7, 8, 9]]])

d.shape

(1, 2, 5)

np.squeeze(d)

array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])

np.squeeze(d).shape

(2, 5)

结论: 根据上述例1-3可知，np.squeeze() 函数的作用就是删除数形状中的单维度条目，即把shape中为1的维度去掉，但是对没有单维度的数组不起作用，如例2中没有单维度。

例4

e = np.arange(10).reshape(1,10,1)

e

array([[[0],
        [1],
        [2],
        [3],
        [4],
        [5],
        [6],
        [7],
        [8],
        [9]]])

np.squeeze(e)

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

np.squeeze(e).shape

(10,)

np.squeeze(e, axis=0)

array([[0],
       [1],
       [2],
       [3],
       [4],
       [5],
       [6],
       [7],
       [8],
       [9]])

np.squeeze(e, axis=0).shape

(10, 1)

np.squeeze(e,axis=2)

array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])

np.squeeze(e, axis=2).shape

(1, 10)

例7 指定的维度不是单维，因此会报错

np.squeeze(e, axis = 1)

---------------------------------------------------------------------------

ValueError                                Traceback (most recent call last)

<ipython-input-13-bf6f4f40a24d> in <module>()
----> 1 np.squeeze(e, axis = 1)


~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py in squeeze(a, axis)
   1196     try:
   1197         # First try to use the new axis= parameter
-> 1198         return squeeze(axis=axis)
   1199     except TypeError:
   1200         # For backwards compatibility


ValueError: cannot select an axis to squeeze out which has size not equal to one

例8 matplotlib 画图示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline

# 无法正常显示图示案例
squares = np.array([[1,4,9,16,25]])
squares.shape   #要显示的数组维可表示为1行5列的向量的数组

(1, 5)

plt.plot(squares)
plt.show()

#正常显示图示案例
#通过np.squeeze()函数转换后，要显示的数组变为了秩为1的数组，既(5,)
plt.plot(np.squeeze(squares))
plt.show()

np.squeeze(squares).shape

(5,)

例9

import numpy as np

A = np.array([[0.6]])  #定义一个一行一列的数组
A.shape

(1, 1)

B = np.squeeze(A)  #将数组A中维度为1 的条目删除，从而变成了0维的数组
B                  #B虽然是0维，但是仍然是数组，而不是单纯的浮点数(float)

array(0.6)

isinstance(B, float)  #由于B是0维数组，因此返回false

False

B.item()           #可以通过item() 方法，将0维数组转化为float

0.6

isinstance(B.item(),float)

True