numpy的squeeze函数

reshape函数：改变数组的维数（注意不是shape大小）

>>> e= np.arange(10)

>>> e

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

>>> e.reshape(1,1,10)

array([[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]])

>>> e.reshape(1,10,1)

array([[[0],

        [1],

        [2],

        [3],

        [4],

        [5],

        [6],

        [7],

        [8],

        [9]]])

squeeze 函数：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

用法：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；

>>> a = e.reshape(1,1,10)

>>> a

array([[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]])

>>> np.squeeze(a)

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])