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瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！