Question

我有一个numpy数组arr1，它是一个函数的输出。该数组具有“额外”维度，该维度由numpy数组内的每个元素强制转换为numpy数组本身。

arr1.shape输出(100, 20, 1)

如果我打印数组，print(arr1[0])输出

array([[-212537.61715316],
       [   7258.38476409],
       [  37051.91250884],
       [-146278.00512207],
       [-185792.24620168],
       [-200794.59538468],
       [-195981.27879612],
       [-177912.26034464],
       [-152212.805867  ],
       [-118873.26452198],
       [ -64657.64682999],
       [ 306884.11196766],
       [-191073.9891907 ],
       [-104992.44840277],
       [ -67834.43041102],
       [ -21810.77063542],
       [  17307.24511071],
       [  55607.49775471],
       [  91259.82533592],
       [ 119207.40589797]])

如果我使用arr1.reshape((100,20))重新塑造，我会得到print(arr1.reshape((100,20))[0])的以下输出：

array([-212537.61715316,    7258.38476409,   37051.91250884,
       -146278.00512207, -185792.24620168, -200794.59538468,
       -195981.27879612, -177912.26034464, -152212.805867  ,
       -118873.26452198,  -64657.64682999,  306884.11196766,
       -191073.9891907 , -104992.44840277,  -67834.43041102,
        -21810.77063542,   17307.24511071,   55607.49775471,
         91259.82533592,  119207.40589797])

我的问题是：我如何排除这个“额外”的，但保留数组arr1的原始形状？

使用.reshape()的最佳方法是什么？如果没有，最好的方法是什么？

Answer 1

您可能正在寻找numpy.squeeze：

http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.squeeze.html

a = np.arange(10*20).reshape((10, 20, 1))
print(a.shape)
# (10, 20, 1)
a = a.squeeze()
print(a.shape)
# (10, 20)

请注意另一个答案，因为reshape应该有效，你只是错误地看输出。

Answer 2

您正在使用reshape。

 arr2 = arr1.reshape((100,20))

它的形状为（100,20），与没有最后一个维度的arr1相同。

arr1[0]具有形状（20,1），因此打印为列。

arr2[0]具有形状（20，），因此打印为行（计算括号）。您可能不喜欢显示，但形状是正确的。

squeeze也可以用来取出额外的维度，但结果会相同。

print(arr2[0][:,None])应作为列打印。它在打印之前有效地增加了额外的尺寸。

如何重塑这个numpy数组以排除“额外维度”？

2 个答案: