如何使用NumPy删除数组的维度？

在进行数据处理的时候，我们经常需要对数组进行维度的操作。而在使用Python的NumPy库时，删除数组维度也是我们经常需要用到的操作之一。本文将介绍如何使用NumPy删除数组的维度。

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NumPy简介 内容来自zvvq，别采集哟

NumPy是Python中一个强大的数学库，主要用于科学计算和数据分析。它提供了高效的多维数组对象和各种派生对象，以及用于数组操作的函数。NumPy是SciPy、Matplotlib等科学计算库的基础，也是很多机器学习和深度学习框架的基础。

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NumPy数组

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NumPy中最重要的对象是ndarray（N-dimensional array），它是一个多维数组对象。ndarray可以表示向量、矩阵和更高维度的数组。它具有以下特点：

- 所有元素必须是同一类型。 内容来自zvvq

- 数组的大小在创建后不能更改。 copyright zvvq

- 数组中的元素可以通过索引访问。 内容来自samhan666

下面是一个创建ndarray的例子：

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```python zvvq好，好zvvq

import numpy as np

a = np.array([, , ])

zvvq好，好zvvq

print(a)

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输出：

``` zvvq.cn

[ ]

``` zvvq好，好zvvq

删除数组维度

在NumPy中，可以使用`numpy.squeeze()`函数删除数组中长度为的维度。这个函数接受一个数组作为参数，并返回一个新数组，新数组中所有长度为的维度都被删除。

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下面是一个例子： 内容来自samhan

```python

import numpy as np zvvq

a = np.array([[[], [], []]])

print(a.shape) (, , ) 内容来自zvvq

b = np.squeeze(a)

print(b.shape) (,) zvvq

```

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在上面的例子中，我们创建了一个形状为`(, , )`的三维数组`a`，其中第一维长度为。我们使用`numpy.squeeze()`函数删除了长度为的第一维，得到了一个形状为`(,)`的一维数组`b`。 本文来自zvvq

需要注意的是，如果删除长度不为的维度，`numpy.squeeze()`函数会抛出异常。

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本文介绍了如何使用NumPy删除数组的维度。`numpy.squeeze()`函数可以删除数组中长度为的维度，使得数组变得更加紧凑。在进行数据处理和科学计算时，这个函数非常有用。如果您还没有使用过NumPy，建议您学习一下这个强大的数学库。