在操作矩陣的時候，不同的接口對于矩陣的輸入維度要求不同，輸入可能為1-D，2-D，3-D等等。下面介紹一下使用Numpy進行矩陣維度變更的相關方法。主要包括以下幾種：

1、np.newaxis擴充矩陣維度

2、np.expand_dims擴充矩陣維度

3、np.squeeze刪除矩陣中維度大小為1的維度

np.newaxis，np.expand_dims擴充矩陣維度：

import numpy as np
 
x = np.arange(8).reshape(2, 4)
print(x.shape)
 
# 添加第0維,輸出shape -> (1, 2, 4)
x1 = x[np.newaxis, :]
print(x1.shape)
 
# 添加第1維, 輸出shape -> (2, 1, 4)
x2 = np.expand_dims(x, axis=1)
print(x2.shape)

輸出結果：

(2, 4)
(1, 2, 4)
(2, 1, 4)

np.squeeze降低矩陣維度：

"""
 squeeze 函數：從數組的形狀中刪除單維度條目，即把shape中為1的維度去掉
 用法：numpy.squeeze(a,axis = None)
  1）a表示輸入的數組；
  2）axis用于指定需要刪除的維度，但是指定的維度必須為單維度，否則將會報錯；
  3）axis的取值可為None 或 int 或 tuple of ints, 可選。若axis為空，則刪除所有單維度的條目；
  4）返回值：數組
  5) 不會修改原數組；
"""
import numpy as np 
print("#" * 40, "原始數據", "#" * 40)
x = np.arange(10).reshape(1, 1, 10, 1)
print(x.shape)
print(x)
 
print("#" * 40, "去掉axis=0這個維度", "#" * 40)
x_squeeze_0 = np.squeeze(x, axis=0)
print(x_squeeze_0.shape, x_squeeze_0)
 
print("#" * 40, "去掉axis=3這個維度", "#" * 40)
x_squeeze_3 = np.squeeze(x, axis=3)
print(x_squeeze_3.shape, x_squeeze_3)
 
print("#" * 40, "去掉axis=0， axis=1這兩個維度", "#" * 40)
x_squeeze_0_1 = np.squeeze(x, axis=(0, 1))
print(x_squeeze_0_1.shape, x_squeeze_0_1)
 
print("#" * 40, "去掉所有1維的維度", "#" * 40)
x_squeeze = np.squeeze(x)
print(x_squeeze.shape, x_squeeze)
 
print("#" * 40, "去掉不是1維的維度，拋異常", "#" * 40)
try:
 x_squeeze = np.squeeze(x, axis=2)
 print(x_squeeze.shape, x_squeeze)
except Exception as e:
 print(e)

輸出結果：

######################################## 原始數據 ########################################
(1, 1, 10, 1)
[[[[0]
   [1]
   [2]
   [3]
   [4]
   [5]
   [6]
   [7]
   [8]
   [9]]]]
######################################## 去掉axis=0這個維度 ########################################
(1, 10, 1) [[[0]
  [1]
  [2]
  [3]
  [4]
  [5]
  [6]
  [7]
  [8]
  [9]]]
######################################## 去掉axis=3這個維度 ########################################
(1, 1, 10) [[[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]]]
######################################## 去掉axis=0， axis=1這兩個維度 ########################################
(10, 1) [[0]
 [1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]
 [6]
 [7]
 [8]
 [9]]
######################################## 去掉所有1維的維度 ########################################
(10,) [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
######################################## 去掉不是1維的維度，拋異常 ########################################
cannot select an axis to squeeze out which has size not equal to one

參考鏈接

到此這篇關于詳解Numpy擴充矩陣維度(np.expand_dims, np.newaxis)和刪除維度(np.squeeze)的方法的文章就介紹到這了,更多相關Numpy擴充矩陣維度和刪除維度內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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