np.squeeze函数和np.newaxis的区别和联系
np.squeeze()函数
语法:numpy.squeeze(a,axis = None)
1)a表示输入的数组;
2)axis用于指定需要删除的维度,但是指定的维度必须为单维度,否则将会报错;
3)axis的取值可为None 或 int 或 tuple of ints, 可选。若axis为空,则删除所有单维度的条目;
4)返回值:数组
5) 不会修改原数组;
作用:从数组的形状中删除单维度条目,即把shape中为1的维度去掉
np.newaxis函数
作用:在这一位置增加一个一维,这一位置指的是np.newaxis所在的位置
例子一:
x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# the shape of x1 is (5,)
x1_new = x1[:, np.newaxis]
# now, the shape of x1_new is (5, 1)
# array([[1],
# [2],
# [3],
# [4],
# [5]])
x1_new = x1[np.newaxis,:]
# now, the shape of x1_new is (1, 5)
# array([[1, 2, 3, 4, 5]])
例子二:
In [124]: arr = np.arange(5*5).reshape(5,5)
In [125]: arr.shape
Out[125]: (5, 5)
# promoting 2D array to a 5D array
In [126]: arr_5D = arr[np.newaxis, ..., np.newaxis, np.newaxis]
In [127]: arr_5D.shape
Out[127]: (1, 5, 5, 1, 1)