python中squeeze函数_Pythonnumpy.squeeze函数⽅法的使
⽤
numpy.squeeze
numpy.squeeze(a, axis=None) [source]
从数组shape中删除⼀维条⽬。参数 ：a ：array_like
walk the walk输⼊数据。
ironcurtain
进击的巨人英文axis ：None 或 int 或 int类型的tuple, 可选
缺点英语1.7.0版中的新功能。
选择形状中⼀维条⽬的⼦集。
如果选择的形状输⼊⼤于⼀个的轴，则会引发错误。
返回值 ：squeezed ：ndarray
输⼊数组，但删除了长度为1的全部或部分维度。
可能始终是其本⾝或a的视图。
请注意，如果所有轴都受到squeeze，则结果为0d数组，⽽不是标量。
Rais ：ValueError
如果axis不为None，并且被压缩的轴的长度不为1
例⼦>>> x = np.array([[[0], [1], [2]]])
>>> x.shape
考研政治怎么复习(1, 3, 1)
>>> np.squeeze(x).shape清白的意思
(3,)
>>> np.squeeze(x, axis=0).shape
(3, 1)
>>> np.squeeze(x, axis=1).shape
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: cannot lect an axis to squeeze out which has size not equal to one
>>> np.squeeze(x, axis=2).shape
key to happiness(1, 3)
>>> x = np.array([[1234]])美女上错身第四季
rnc>>> x.shape
(1, 1)
>>> np.squeeze(x)
array(1234) # 0d array >>> np.squeeze(x).shape ()
visco>>> np.squeeze(x)[()] 1234
