python中numpy.squeeze()函数的使用
numpy.squeeze() 这个函数的作用是去掉矩阵里维度为1的维度。例如，(1, 5)的矩阵经由np.squeeze处理后变成5；(5, 1, 6)的矩阵经由np.squeeze处理后变成(5, 6)。
numpy提供了numpy.squeeze(a, axis=None)函数，从数组的形状中删除单维条目。其中a表示输入的数组；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。axis的取值可为None 或 int 或 tuple of ints，若axis为空时则删除所有单维度的条目。
examples1:
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[[0], [1], [2]]])
>>> a.shape
(1, 3, 1)
>>> np.squeeze(a).shape
(3,)
>>> np.squeeze(a, axis=(2,)).shape
(1, 3)
>>> np.squeeze(a, axis=(0,)).shape
(3, 1)examples2:
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(5).reshape(1,5)
>>> a
array([[0, 1, 2, 3, 4]])
>>> a.shape
(1, 5)
>>> b = np.squeeze(a)
>>> b
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> b.shape
(5, )examples3:
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(10).reshape(1,2,5)
>>> a
array([[[0, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]]])
>>> a.shape
(1, 2, 5)
>>> b = np.squeeze(a)
>>> b
array([[0, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]])
>>> b.shape
(2, 5)
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