numpy.挤压

麻木的。挤压( a , axis = None )

从a中删除长度为 1 的轴。

参数：

类似数组

输入数据。

axis无或整数或整数元组，可选

1.7.0 版本中的新增内容。

选择形状中长度为 1 的条目的子集。如果选择的轴的形状条目大于 1，则会出现错误。

返回：

压缩ndarray

输入数组，但删除了长度为 1 的维度的全部或子集。这始终是一个本身或一个视图。请注意，如果所有轴都被挤压，则结果是 0d 数组而不是标量。

加薪：

值错误

如果axis不是 None，并且被挤压的轴长度不是 1

也可以看看

expand_dims

逆运算，添加长度为一的条目

reshape

插入、删除和组合尺寸，以及调整现有尺寸的大小

例子

>>> 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