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numpy中怎么删掉值为1的维度

np.squeeze() 可以直接进行压缩维度,官方doc的说明如下 >>> x = np.array([[[0], [1], [2]]]) >>> x.shape (1, 3, 1) >>> np.squeeze(x).shape (3,) >>> np.squeeze(x, axis=(2,)).shape (1, 3) 望采纳

可以将np.squeeze() 可以直接进行压缩维度, >>> x = np.array([[[0], [1], [2]]]) >>> x.shape (1, 3, 1) >>> np.squeeze(x).shape (3,) >>> np.squeeze(x, axis=(2,)).shape (1, 3)

np.squeeze() 可以直接进行压缩维度,官方doc的说明如下 >>> x = np.array([[[0], [1], [2]]]) >>> x.shape (1, 3, 1) >>> np.squeeze(x).shape (3,) >>> np.squeeze(x, axis=(2,)).shape (1, 3)

np.squeeze() 可以直接进行压缩维度,官方doc的说明如下 >>> x = np.array([[[0], [1], [2]]]) >>> x.shape (1, 3, 1) >>> np.squeeze(x).shape (3,) >>> np.squeeze(x, axis=(2,)).shape (1, 3) 望采纳

值为1的维度

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np.squeeze() 可以直接进行压缩维度,官方doc的说明如下 >>> x = np.array([[[0], [1], [2]]]) >>> x.shape (1, 3, 1) >>> np.squeeze(x).shape (3,) >>> np.squeeze(x, axis=(2,)).shape (1, 3)

np.squeeze() 可以直接进行压缩维度,官方doc的说明如下 >>> x = np.array([[[0], [1], [2]]]) >>> x.shape (1, 3, 1) >>> np.squeeze(x).shape (3,) >>> np.squeeze(x, axis=(2,)).shape (1, 3)

np.squeeze() 可以直接进行压缩维度,官方doc的说明如下 >>> x = np.array([[[0], [1], [2]]]) >>> x.shape (1, 3, 1) >>> np.squeeze(x).shape (3,) >>> np.squeeze(x, axis=(2,)).shape (1, 3) 望采纳

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