Автор оригинала: Team Python Pool.

Numpy Squeeze в Python С примерами

Здравствуйте программисты, в этой статье мы обсудим функцию Numpy squeeze в Python. Функция squeeze() удаляет одномерные записи из формы массива. Всякий раз, когда мы хотим изменить форму трехмерного массива на двумерный массив, мы используем функцию squeeze ().

Функция Numpy squeeze() возвращает входной массив с подмножеством измерения, длина которого равна единице, удаленной из массива. Прежде чем мы приведем примеры, показывающие работу функции numpy.squeeze (), позвольте мне кратко рассказать вам о синтаксисе, параметрах и типе возвращаемого значения.

Синтаксис Numpy squeeze

numpy.squeeze(a,)

Параметры Numpy Squeeze:

• a: Представляет входные данные.
• ось: Означает int или кортеж значений int. Он выбирает подмножество одномерных записей в форме. Ошибка возникает, если выбрана ось с записью формы больше единицы.

Возвратный тип сжатия

Эта функция squeeze() возвращает выходной массив, аналогичный входному массиву input, но с удалением всех или подмножества измерений длины 1.

Пример функции Squeeze в Python

import numpy as np.array([[[0], [2], [4]]])
print(a.shape)
.squeeze(a).shape
print(b)

ВЫХОД:

(1, 3, 1)
(3)

ОБЪЯСНЕНИЕ:

Приведенный выше пример является очень простой реализацией функции squeeze. Получается массив “а” формы (1, 3, 1). При передаче ‘a’ функции squeeze() ее форма (3), то есть удаление всех размеров длины 1.

Numpy Squeeze for

import numpy as np.arange(9).reshape(1, 3, 3)  
  
print ("Input array : ", a)   .squeeze(a ,)  
  
print ("output array : ", b)   
print("The shapes of Input and Output array : ")  
  
print(a.shape, b.shape)

ВЫХОД:

Input array :  [[[0 1 2]
  [3 4 5]
  [6 7 8]]]
output array :  [[0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]]
The shapes of Input and Output array : 
(1, 3, 3) (3, 3)

ОБЪЯСНЕНИЕ:

В приведенном выше примере массив s определяется с помощью функции numpy.arrange() типа href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Shape_coding#:~:text=Shape%20coding%20is%20a%20method,controls%20to%20improve%20aviation%20safety.”>shape указано как (1, 3, 3). Этот массив передается функции squeeze (), которая возвращает входной массив, имеющий ту же размерность и количество элементов. Он удаляет все размеры длины 1. Следовательно, форма возвращается как (3,3). Параметр axis управляет трансверсией операций. В данном случае это 0. Это означает, что сжатая ось не имеет длины 1. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Shape_coding#:~:text=Shape%20coding%20is%20a%20method,controls%20to%20improve%20aviation%20safety.”>shape указано как (1, 3, 3). Этот массив передается функции squeeze (), которая возвращает входной массив, имеющий ту же размерность и количество элементов. Он удаляет все размеры длины 1. Следовательно, форма возвращается как (3,3). Параметр axis управляет трансверсией операций. В данном случае это 0. Это означает, что сжатая ось не имеет длины 1.

Matrix squeeze в Python

import numpy as np 
             
# make matrix with numpy .matrix('[[4], [8]]') 
             
# applying matrix.squeeze() method .squeeze() 
   
print(b)

ВЫХОД:

[[ 4 8]]

ОБЪЯСНЕНИЕ:

С помощью метода Numpy matrix.squeeze() мы можем сжать размер матрицы. В этом методе размер Nx1 входной матрицы выдается как размер 1xN выходной матрицы. В приведенном выше примере матрица numpy определяется с помощью функции np.matrix. А затем функция numpy squeeze используется для сжатия матрицы и получения выходных данных в виде [[ 4 8 ]] из первоначально созданной матрицы, т. е., [ [4], [8] ].

Вывод

В этой статье мы рассмотрели пример и реализацию Numpy Squeeze в Python. Мы также видели использование Сжатия в матрице. Любые запросы, связанные с функцией Squeeze, см. в этой статье.