欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

给numpy.array增加维度的超简单方法

程序员文章站 2022-03-04 15:17:57
输入:import numpy as np a = np.array([1, 2, 3])print(a) 输出结果:array([1, 2, 3])输入:print(a[none])输出结果:arr...

输入:

import numpy as np 
a = np.array([1, 2, 3])
print(a) 

输出结果:

array([1, 2, 3])

输入:

print(a[none])

输出结果:

array([[1, 2, 3]])

输入:

print(a[:,none])

输出结果:

array([[1],               
       [2],               
       [3]])     

numpy数组的维度增减方法

使用np.expand_dims()为数组增加指定的轴,np.squeeze()将数组中的轴进行压缩减小维度。

1.增加numpy array的维度

在操作数组情况下,需要按照某个轴将不同数组的维度对齐,这时候需要为数组添加维度(特别是将二维数组变成高维张量的情况下)。

numpy提供了expand_dims()函数来为数组增加维度:

import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
a.shape
print(a)
>>>
"""
(2l, 2l)
[[1 2]
 [3 4]]
"""
# 如果需要在数组上增加维度,输入需要增添维度的轴即可,注意index从零还是
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.压缩维度移除轴

在数组中会存在很多轴只有1维的情况,可以使用squeeze函数来压缩冗余维度

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)   #默认压缩所有为1的维度

b_squeeze0 = b.squeeze(axis=0)   #调用array实例的方法
b_squeeze0.shape
>>>(2l, 2l, 1l)

b_squeeze3 = np.squeeze(b, axis=3)   #调用numpy的方法
b_squeeze3.shape
>>>(1l, 2l, 2l)

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。