详解Numpy扩充矩阵维度(np.expand_dims, np.newaxis)和删除维度(np.squeeze)的方法

在操作矩阵的时候，不同的接口对于矩阵的输入维度要求不同，输入可能为1-D，2-D，3-D等等。下面介绍一下使用Numpy进行矩阵维度变更的相关方法。主要包括以下几种：

1、np.newaxis扩充矩阵维度

2、np.expand_dims扩充矩阵维度

3、np.squeeze删除矩阵中维度大小为1的维度

np.newaxis，np.expand_dims扩充矩阵维度：

import numpy as np

x = np.arange(8).reshape(2, 4)
print(x.shape)

# 添加第0维,输出shape -> (1, 2, 4)
x1 = x[np.newaxis, :]
print(x1.shape)

# 添加第1维, 输出shape -> (2, 1, 4)
x2 = np.expand_dims(x, axis=1)
print(x2.shape)

输出结果：

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

np.squeeze降低矩阵维度：

"""
 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；
"""
import numpy as np
print("#" * 40, "原始数据", "#" * 40)
x = np.arange(10).reshape(1, 1, 10, 1)
print(x.shape)
print(x)

print("#" * 40, "去掉axis=0这个维度", "#" * 40)
x_squeeze_0 = np.squeeze(x, axis=0)
print(x_squeeze_0.shape, x_squeeze_0)

print("#" * 40, "去掉axis=3这个维度", "#" * 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这两个维度", "#" * 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维的维度", "#" * 40)
x_squeeze = np.squeeze(x)
print(x_squeeze.shape, x_squeeze)

print("#" * 40, "去掉不是1维的维度，抛异常", "#" * 40)
try:
 x_squeeze = np.squeeze(x, axis=2)
 print(x_squeeze.shape, x_squeeze)
except Exception as e:
 print(e)

输出结果：

######################################## 原始数据 ########################################
(1, 1, 10, 1)
[[[[0]
   [1]
   [2]
   [3]
   [4]
   [5]
   [6]
   [7]
   [8]
   [9]]]]
######################################## 去掉axis=0这个维度 ########################################
(1, 10, 1) [[[0]
  [1]
  [2]
  [3]
  [4]
  [5]
  [6]
  [7]
  [8]
  [9]]]
######################################## 去掉axis=3这个维度 ########################################
(1, 1, 10) [[[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]]]
######################################## 去掉axis=0， axis=1这两个维度 ########################################
(10, 1) [[0]
 [1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]
 [6]
 [7]
 [8]
 [9]]
######################################## 去掉所有1维的维度 ########################################
(10,) [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
######################################## 去掉不是1维的维度，抛异常 ########################################
cannot select an axis to squeeze out which has size not equal to one

参考链接

到此这篇关于详解Numpy扩充矩阵维度(np.expand_dims, np.newaxis)和删除维度(np.squeeze)的方法的文章就介绍到这了,更多相关Numpy扩充矩阵维度和删除维度内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • NumPy中的维度Axis详解

    浅谈NumPy中的维度Axis NumPy中的维度是一个很重要的概念,很多函数的参数都需要给定维度Axis,如何直观的理解维度呢?我们首先以二维数组为例进行说明,然后推广到多维数组. (有人将ndim属性叫维度,将axis叫轴,我还是习惯将axis称之为维度,axis=0称为第一个维度) 二维数组的列子 下面是一个二维数组的列子: In [1]: import numpy as np In [2]: x = np.random.randint(0, 9, (2, 3)) In [3]: x Ou

  • numpy库ndarray多维数组的维度变换方法(reshape、resize、swapaxes、flatten)

    numpy库对多维数组有非常灵巧的处理方式,主要的处理方法有: .reshape(shape) : 不改变数组元素,返回一个shape形状的数组,原数组不变 .resize(shape) : 与.reshape()功能一致,但修改原数组 In [22]: a = np.arange(20) #原数组不变 In [23]: a.reshape([4,5]) Out[23]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14

  • numpy添加新的维度:newaxis的方法

    numpy中包含的newaxis可以给原数组增加一个维度 np.newaxis放的位置不同,产生的新数组也不同 一维数组 x = np.random.randint(1, 8, size=5) x Out[48]: array([4, 6, 6, 6, 5]) x1 = x[np.newaxis, :] x1 Out[50]: array([[4, 6, 6, 6, 5]]) x2 = x[:, np.newaxis] x2 Out[52]: array([[4], [6], [6], [6],

  • python 将numpy维度不同的数组相加相乘操作

    python 将numpy维度不同的数组相加相乘操作

    第一种 np矩阵可以直接与标量运算 >>>import numpy as np >>>arr1 = np.arange(12).reshape([2,2,3]) >>>arr1 array([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5]], [[ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]]) >>>arr1*5 array([[[ 0, 5, 10], [15, 20, 25]], [[30, 35, 40], [45, 50

  • 解决Numpy中sum函数求和结果维度的问题

    使用Numpy(下面简称np)中的sum函数对某一维度求和时,由于该维度会在求和后变成一个数,所以所得结果的这一维度为空. 比如下面的例子: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b = np.sum(a,axis=1) print(b.shape) # (2,) 所以,对于一个shape为(2,3)的数组,在默认情况下使用np.sum函数求和后得到的结果shape是 (2,),如果我们想得到的是(2,1)的shape怎么办?比如Ng的深度学习编程练习中Course 1

  • Numpy 改变数组维度的几种方法小结

    来自 <Python数据分析基础教程:Numpy 学习指南(第2版)> Numpy改变数组维度的方法有: reshape() ravel() flatten() 用元组设置维度 transpose() resize() 下面将依次进行说明 0. 首先,创建一个多维数组 from numpy import * a = arange(24) 得到: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23] 1.reshape

  • numpy求平均值的维度设定的例子

    废话不多说,我就直接上代码吧! >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.mean(a) # 将上面二维矩阵的每个元素相加除以元素个数(求平均数) 2.5 >>> np.mean(a, axis=0) # axis=0,计算所有子数组的平均值 array([ 2., 3.]) >>> np.mean(a, axis=1) # axis=1,对每一个子数组,计算它的平均值 array([ 1.5

  • 对numpy中轴与维度的理解

    对numpy中轴与维度的理解

    NumPy's main object is the homogeneous multidimensional array. It is a table of elements (usually numbers), all of the same type, indexed by a tuple of positive integers. In NumPy dimensions are called axes. The number of axes is rank. For example, t

  • numpy给array增加维度np.newaxis的实例

    如下所示: a[:, np.newaxis] # 给a最外层中括号中的每一个元素加[] a[np.newaxis, :] # 给a最外层中括号中所有元素加[] 以上这篇numpy给array增加维度np.newaxis的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • 详解Numpy扩充矩阵维度(np.expand_dims, np.newaxis)和删除维度(np.squeeze)的方法

    在操作矩阵的时候,不同的接口对于矩阵的输入维度要求不同,输入可能为1-D,2-D,3-D等等.下面介绍一下使用Numpy进行矩阵维度变更的相关方法.主要包括以下几种: 1.np.newaxis扩充矩阵维度 2.np.expand_dims扩充矩阵维度 3.np.squeeze删除矩阵中维度大小为1的维度 np.newaxis,np.expand_dims扩充矩阵维度: import numpy as np x = np.arange(8).reshape(2, 4) print(x.shape)

  • 详解pandas绘制矩阵散点图(scatter_matrix)的方法

    使用散点图矩阵图,可以两两发现特征之间的联系 pd.plotting.scatter_matrix(frame, alpha=0.5, c,figsize=None, ax=None, diagonal='hist', marker='.', density_kwds=None,hist_kwds=None, range_padding=0.05, **kwds) 1.frame,pandas dataframe对象 2.alpha, 图像透明度,一般取(0,1] 3.figsize,以英寸为单

  • 详解numpy.ndarray.reshape()函数的参数问题

    我们知道numpy.ndarray.reshape()是用来改变numpy数组的形状的,但是它的参数会有一些特殊的用法,这里我们进一步说明一下.代码如下: import numpy as np class Debug: def __init__(self): self.array1 = np.ones(6) def mainProgram(self): print("The value of array1 is: ") print(self.array1) print("Th

  • 详解NumPy中的线性关系与数据修剪压缩

    详解NumPy中的线性关系与数据修剪压缩

    目录 摘要 一.用线性模型预测价格 二.趋势线 三.数组的修剪和压缩 四.阶乘 摘要 总结股票均线计算原理--线性关系,也是以后大数据处理的基础之一,NumPy的 linalg 包是专门用于线性代数计算的.作一个假设,就是一个价格可以根据N个之前的价格利用线性模型计算得出. 前一篇,在计算均线,指数均线时,分别计算了不同的权重,比如 和 都是按不同的计算方法来计算出相关的权重,一个股价可以用之前股价的线性组合表示出来,也即,这个股价等于之前的股价与各自的系数相乘后再做加和的结果,但是,这些系数是

  • java数组算法例题代码详解(冒泡排序,选择排序,找最大值、最小值,添加、删除元素等)

    java数组算法例题代码详解(冒泡排序,选择排序,找最大值、最小值,添加、删除元素等)

    数组算法例题 1.数组逆序 第一个和最后一个互换,第二个和倒数第二个互换,就相当于把数组想下图一样,进行对折互换,如果数组个数为奇数,则中间保持不变其余元素互换即可 import java.util.Arrays; class Demo12 { public static void main (String[] args) { int[] arr = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}; System.out.println(Arrays.toString(arr));

  • 详解numpy矩阵的创建与数据类型

    Numpy是python常用的一个类库,在python的使用中及其常见,广泛用在矩阵的计算中,numpy对矩阵的操作与纯python比起来速度有极大的差距. 一. 构造矩阵 矩阵的构造可以有多种方法: 1.使用python中的方法构造矩阵 - 生成一维矩阵 # 使用python自带的range()方法生成一个矩阵 a = list(range(100))#range()产生从0-99的一个列表 print(a) - 生成二维及多维矩阵 # 使用python自带的range()方法生成一个矩阵 a

  • 详解Numpy中的数组拼接、合并操作（concatenate, append, stack, hstack, vstack, r_, c_等）

    Numpy中提供了concatenate,append, stack类(包括hsatck.vstack.dstack.row_stack.column_stack),r_和c_等类和函数用于数组拼接的操作. 各种函数的特点和区别如下标: concatenate 提供了axis参数,用于指定拼接方向 append 默认先ravel再拼接成一维数组,也可指定axis stack 提供了axis参数,用于生成新的维度 hstack 水平拼接,沿着行的方向,对列进行拼接 vstack 垂直拼接,沿着列的

  • 详解numpy.meshgrid()方法使用

    详解numpy.meshgrid()方法使用

    一句话解释numpy.meshgrid()--生成网格点坐标矩阵. 关键词:网格点,坐标矩阵 网格点是什么?坐标矩阵又是什么鬼? 看个图就明白了: 图中,每个交叉点都是网格点,描述这些网格点的坐标的矩阵,就是坐标矩阵. 再看个简单例子 A,B,C,D,E,F是6个网格点,坐标如图,如何用矩阵形式(坐标矩阵)来批量描述这些点的坐标呢? 答案如下: 这就是坐标矩阵--横坐标矩阵XXX中的每个元素,与纵坐标矩阵YYY中对应位置元素,共同构成一个点的完整坐标.如B点坐标 下面可以自己用matplotli

  • 详解Numpy中的广播原则/机制

    广播的原则 如果两个数组的后缘维度(从末尾开始算起的维度)的轴长度相符或其中一方的长度为1,则认为它们是广播兼容的.广播会在缺失维度和(或)轴长度为1的维度上进行. 在上面的对arr每一列减去列平均值的例子中,arr的后缘维度为3,arr.mean(0)后缘维度也是3,满足轴长度相符的条件,广播会在缺失维度进行. 这里有点奇怪的是缺失维度不是axis=1,而是axis=0,个人理解是缺失维度指的是两个arr除了轴长度匹配的维度,在上面的例子中,正好是axis=0.这块欢迎指正 arr.mean(

  • 详解Numpy数组转置的三种方法T、transpose、swapaxes

    Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包,里面包含了许多对数组进行快速运算的标准数学函数,掌握这些方法,能摆脱数据处理时的循环. 1.首先数组转置(T) 创建二维数组data如下: 进行矩阵运算时,经常要用数组转置,比如计算矩阵内积X^T X.这时就需要利用数组转置,如下: 2.轴对换之transpose 对于高维数组,可以使用轴对换来对多个维度进行变换. 这里创建了一个三维数组,各维度大小分别为2,3,4. transpose进行的操作其实是将各个维度重置,原来(2,3,4)对应的是(0,

随机推荐