如何重塑这个 numpy 数组以排除"extra dimension"?



我有一个 numpy 数组arr1它是一个函数的输出。该数组有一个"额外"维度,这是由 numpy 数组中的每个元素被转换为 numpy 数组本身引起的。

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]])

如果我用arr1.reshape((100,20))重塑,我会得到以下print(arr1.reshape((100,20))[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])

我的问题是:如何排除这个"额外"的,但保留数组arr1的原始形状?

使用.reshape()最好的方法是吗?如果没有,最好的方法是什么?

您正确使用reshape

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

它的形状将是 (100,20),与没有最后一个维度的arr1相同。

arr1[0]具有形状 (20,1),因此打印为一列。

arr2[0]具有形状 (20,),因此打印为一行(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,但结果是一样的。

print(arr2[0][:,None])应打印为一列。 它有效地在打印之前重新增加了额外的尺寸。

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,因为您的reshape应该工作,您只是错误地查看了输出。

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