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我想知道是否有一种方法可以将大小为 1 的所有维度压缩到一个数组中,并且不压缩 N 个维度(即使这些维度的大小为 1)。
为什么?假设我有一个接收一个数组的函数,它返回数组及其转置的矩阵乘积,但数组的形状是未知的(最大 2 个 dims,大小 > 1,但可以有更多大小为 1 的 dims)
可能的矩阵形状示例:
A.shape -> (M,N)
B.shape -> (M,N,1[...,1])
C.shape -> (M,1[...,1])
我希望始终具有 A 的形状 (ndim = 2) 以便执行矩阵乘积。
我可以使用 np.squeeze(X)
,仅此而已,但在 C 的情况下,这会导致以下问题:
import numpy as np
def my_function(arr):
arr = np.squeeze(arr)
return np.dot(arr, arr.transpose())
x = np.arange(1, 6) # shape (5,)
x = x.reshape((x.size, 1, 1)) # shape (5, 1, 1)
y = my_function(x)
print(y)
# Actual y.shape -> () [is a number]
# Expected y.shape -> (5, 5) [matrix]
我希望 np.squeeze()
函数有一个参数 axis_to_keep
。你知道是否有办法轻松实现这一目标?我知道一些方法,但我需要最有效的方法,因为我必须多次执行这些操作。
最佳答案
使用 axes_to_keep
参数进行挤压
这是一个用于通用 n-dim 数组的请求 axes_to_keep
参数,可将这些轴保持在原位 -
def squeeze_generic(a, axes_to_keep):
out_s = [s for i,s in enumerate(a.shape) if i in axes_to_keep or s!=1]
return a.reshape(out_s)
样本运行-
In [105]: a = np.random.rand(3,4,5,1,1,6,1)
In [106]: squeeze_generic(a, axes_to_keep=(3,4)).shape
Out[106]: (3, 4, 5, 1, 1, 6)
In [107]: squeeze_generic(a, axes_to_keep=(3,4,6)).shape
Out[107]: (3, 4, 5, 1, 1, 6, 1)
# For cases when axes_to_keep lists axes that aren't singleton
In [108]: squeeze_generic(a, axes_to_keep=(0,1)).shape
Out[108]: (3, 4, 5, 6)
解决您的问题以保留前两个轴
因此,要解决您保留前两个轴的特定情况,它将是 -
squeeze_generic(a, axes_to_keep=range(2))
让我们看一下示例案例 -
In [55]: a = np.random.rand(3,5)
In [56]: squeeze_generic(a, axes_to_keep=range(2)).shape
Out[56]: (3, 5)
In [57]: a = np.random.rand(3,5,1)
In [58]: squeeze_generic(a, axes_to_keep=range(2)).shape
Out[58]: (3, 5)
In [59]: a = np.random.rand(3,1)
In [60]: squeeze_generic(a, axes_to_keep=range(2)).shape
Out[60]: (3, 1)
如果保证第二个轴之后的所有轴都是单轴(长度轴=1)(如果有的话),那么一个简单的 reshape 也可以完成这项工作-
a.reshape(a.shape[0],-1)
关于python - 是否可以使用 numpy 压缩除 N 维以外的所有维度?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57472104/
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