numpy.squeeze#

numpy.squeeze(a, axis=None)[源]#

从 a 中移除长度为一的轴。

参数:

a类数组对象: 输入数据。
axisNone 或 int 或 int 元组，可选: 选择形状中长度为 1 的条目的子集。如果选择的轴的条目长度大于 1，则会引发错误。

返回:

squeezedndarray: 输入数组，但已移除长度为 1 的维度或长度为 1 的维度子集。这始终是 a 本身或对 a 的视图。请注意，如果所有轴都被压缩，结果将是一个 0d 数组，而不是标量。

引发:

ValueError: 如果 axis 不是 None，并且被压缩的轴的长度不为 1

另请参阅

expand_dims: 逆操作，添加长度为 1 的条目
reshape: 插入、移除和组合维度，以及调整现有维度的大小

示例

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([[[0], [1], [2]]])
>>> x.shape
(1, 3, 1)
>>> np.squeeze(x).shape
(3,)
>>> np.squeeze(x, axis=0).shape
(3, 1)
>>> np.squeeze(x, axis=1).shape
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: cannot select an axis to squeeze out which has size
not equal to one
>>> np.squeeze(x, axis=2).shape
(1, 3)
>>> x = np.array([[1234]])
>>> x.shape
(1, 1)
>>> np.squeeze(x)
array(1234)  # 0d array
>>> np.squeeze(x).shape
()
>>> np.squeeze(x)[()]
1234