Python学习——np.squeeze()函数

1. 用法：np.squeeze(a, axis=None)

• a表示输入的数组；
• axis用于指定需要删除的维度，这个维度必须是单维度的，否则将会报错；
• axis的取值可以是None / int / int元组。（若axis为空，则删除所有单维度的条目）；
• 返回的是一个数组（注：不会修改原数组的内容）。

作用：从数组中删除单维度条目，即把shape=1的维度去掉，但对非单维度的维度不起作用。

2. 使用场景

在深度学习中，算法的结果通常是数组（包含两对或以上的方括号:[[]] )，如果直接利用这个数组进行画图可能显示界面为空：

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       #要显示的数组为可表示1行5列的向量的数组

(1, 5)

plt.plot(squares)
plt.show()

输出的结果图

利用squeeze()函数将表示向量的数组转换为秩为1的数组，利用matlpotlib库函数画图，就可以正常的显示结果：

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

输出的结果图

参考资料：

(32条消息) Numpy库学习—squeeze()函数_o_Eagle_o的博客-CSDN博客_squeeze()