python squeeze

import numpy as np

# 创建一个带有单维度条目的数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("原始数组形状:", arr.shape)

# 使用 squeeze 函数移除大小为 1 的维度
squeezed_arr = np.squeeze(arr)
print("squeeze 后的数组形状:", squeezed_arr.shape)

# 解释说明:
# np.squeeze() 函数用于从数组中移除大小为 1 的维度。
# 在这个例子中，原始数组的形状是 (2, 3)，并没有大小为 1 的维度，
# 因此使用 squeeze 后数组形状保持不变。

# 创建一个带有单维度条目的数组
arr_with_single_dim = np.array([[[1], [2], [3]], [[4], [5], [6]]])
print("原始数组形状:", arr_with_single_dim.shape)

# 使用 squeeze 函数移除大小为 1 的维度
squeezed_arr_with_single_dim = np.squeeze(arr_with_single_dim)
print("squeeze 后的数组形状:", squeezed_arr_with_single_dim.shape)

# 解释说明:
# 原始数组的形状是 (2, 3, 1)，有一个大小为 1 的维度。
# 使用 squeeze 后，该维度被移除，数组形状变为 (2, 3)。