numpy中增加與減少資料維度

在使用神經網路訓練時，往往要求我們輸入的資料是二維的，但有時我們得到的單條資料是一維的，這時候就需要我們將一維的資料擴充套件到二維。

numpy.expand_dims(a, axis)

舉例：

>>> import numpy as np

>>> a = np.array([1,2,3])
>>> a
array([1, 2, 3])
>>> a.shape
(3,)
>>> np.expand_dims(a, axis=0)
array([[1, 2, 3]])
>>> np.expand_dims(a, axis=0).shape
(1, 3)
>>> np.expand_dims(a, axis=1).shape
(3, 1)

>>> b = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])

>>> b.shape
(2, 3)
>>> np.expand_dims(b, axis=0).shape
(1, 2, 3)
>>> np.expand_dims(b, axis=1).shape
(2, 1, 3)
>>> np.expand_dims(b, axis=2).shape 
(2, 3, 1)
>>> np.expand_dims(b, axis=-1).shape
(2, 3, 1)
>>> np.expand_dims(b, axis=-2).shape
(2, 1, 3)
>>> np.expand_dims(b, axis=-3).shape
(1, 2, 3)

>>> a

array([1, 2, 3])
>>> a.shape
(3,)
>>> np.reshape(a, (1,3)).shape
(1, 3)
>>> np.reshape(a, (3,1)).shape
(3, 1)
>>> b
array([[1, 2, 3],
[2, 3, 4]])
>>> b.shape
(2, 3)
>>> np.reshape(b, (1,2,3)).shape
(1, 2, 3)
>>> np.reshape(b, (2,1,3)).shape
(2, 1, 3)
>>> np.reshape(b, (2,3,1)).shape
(2, 3, 1)

numpy.squeeze(axis=none)

從ndarray的shape中，去掉維度為1的。預設去掉所有的1。

注意：只能去掉shape中的1，其他數字的維度無法去除。

舉例:

>>> a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

>>> a = a.reshape(1, 1, 1, 2, 5)
>>> a.shape
(1, 1, 1, 2, 5)
>>> a.squeeze().shape  # 預設去掉shape中的所有的1
(2, 5)
>>> a.squeeze(0).shape  # 去掉第1個1
(1, 1, 2, 5)
>>> a.squeeze(-3).shape  # 去掉倒數第3個1
(1, 1, 2, 5)

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