python | np.squeeze()函数

参考：Numpy库学习—squeeze()函数_o_Eagle_o的博客-CSDN博客_squeeze函数

语法：numpy.squeeze(a,axis = None)

含义：a代表数组，axis代表需要删除的指定单维度条目，即把shape中为1的维度去掉，若axis为空，则删除所有的单维度条目

用途：图片可视化（只有压缩后的值才能进行解码操作,具体原理可参照主成分分析pca）

A=np.arange(5).reshape(1,5)
print(A.shape)
a=np.squeeze(A)
print(a.shape)

#output
(1, 5)
(5,)

B=np.arange(5).reshape(1,5,1)
print(np.squeeze(B))
print(np.squeeze(B,axis=0))
print(np.squeeze(B,axis=1))
print(np.squeeze(B,axis=2))

#output
[0, 1, 2, 3, 4]#B.sahpe=(5,)

[[0]
 [1]
 [2]
 [3]
 [4]]#(5,1)

#应指定为单维度条目，结果错误

[[0 ,1, 2, 3, 4]]#(1,5)

 图片可视化：

image=np.array([[1,2,3,4,5]])
'''在没压缩之前，image是一个二维数组（1，5），压缩之后变成一个一维数组（5,),从而达到图片可视化的目的'''
plt.plot(np.squeeze(image))
plt.show()