numpy的squeeze函數

reshape函數：改變數組的維數（注意不是shape大小）

>>> e= np.arange(10)

>>> e

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

>>> e.reshape(1,1,10)

array([[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]])

>>> e.reshape(1,10,1)

array([[[0],

        [1],

        [2],

        [3],

        [4],

        [5],

        [6],

        [7],

        [8],

        [9]]])

squeeze 函數：從數組的形狀中刪除單維度條目，即把shape中為1的維度去掉

用法：numpy.squeeze(a,axis = None）

 1）a表示輸入的數組；

 2）axis用於指定需要刪除的維度，但是指定的維度必須為單維度，否則將會報錯；

 3）axis的取值可為None 或 int 或 tuple of ints, 可選。若axis為空，則刪除所有單維度的條目；

 4）返回值：數組

 5) 不會修改原數組；

>>> a = e.reshape(1,1,10)

>>> a

array([[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]])

>>> np.squeeze(a)

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])