warum brauchen wir np.squeeze()?

Sehr oft sind arrays drückte mit np.squeeze(). In der Dokumentation heißt es

Entfernen eindimensionalen Einträge aus der Form.

Aber ich bin immer noch Fragen: Warum sind null und nondimensional Einträge in der Form eines? Oder anders ausgedrückt: Warum tun sich beide a.shape = (2,1) und (2,) existieren?

InformationsquelleAutor | 2016-01-25

  1. 13

    Neben den mathematischen unterschieden zwischen den beiden Dingen, es ist die Frage der Vorhersagbarkeit. Wenn Ihrem Vorschlag gefolgt wurde, konnten Sie zu keinem Zeitpunkt verlassen Sie sich auf die dimension der Arrays. So einen Ausdruck von der form my_array[x,y] würde ersetzt werden müssen durch etwas, das zuerst überprüft wird, ob my_array ist eigentlich zwei-dimensional und nicht eine implizite squeeze irgendwann. Dies würde wahrscheinlich verschleiern code weit mehr als die gelegentliche squeeze, die nicht eine klar definierte Sache.

    Tatsächlich, es könnte sogar sein, sehr schwer zu sagen, die Achse wurde entfernt, was zu einer ganzen Reihe von neuen Problemen.

    In den Geist der Das Zen of Python, auch Explicit is better than implicit können wir auch sagen, wir sollten lieber explizite squeeze implizite array-Konvertierung.

    InformationsquelleAutor Christoph

  2. 5

    Ein Beispiel für die Bedeutung ist, wenn die Multiplikation von arrays. Zwei 2-dimensionale arrays multiplizieren jeden Wert in einer Zeit,

    z.B. 

    >>> x = np.ones((2, 1))*2
>>> y = np.ones((2, 1))*3
>>> x.shape
(2,1)
>>> x*y
array([[ 6.],
       [ 6.]])

    Wenn Sie multiplizieren ein 1d-array ein 2d-array, dann ist das Verhalten anders

    >>> z = np.ones((2,))*3
>>> x*z
array([[ 6.,  6.],
       [ 6.,  6.]])

    Zweitens könnten Sie auch wollen, drücken Sie die früheren Dimensionen z.B. ein.Form = (1,2,2).Form = (2,2)

    Befestigt an einem eher konventionellen Stil

    InformationsquelleAutor benj

  3. 1

    diese Ihnen helfen, Fahrt nutzlos, wenn eine dimension wie die Verwendung von arrays
    [7,8,9] statt [[[7,8,9]]]
    oder [[1,2,3],[4,5,6]] statt [[[[1,2,3],[4,5,6]]]]
    prüfen Sie diesen link aus tutorials zeigen zum Beispiel
    https://www.tutorialspoint.com/numpy/numpy_squeeze.htm

    InformationsquelleAutor N.S

  4. 0

    Beim squeeze-a (2,1) array, (2,), die arbeitet als sowohl (2,1) und (1,2):

    >>> a = np.ones(2)
>>> a.shape
(2,)
>>> a.T.shape
(2,)
>>> X = np.ones((2,2))*2
>>> np.dot(a,X)
[4. 4.]
>>> np.dot(X,a)
[4. 4.]

    Kann dies nicht passieren, mit einem (2,1) - array:

    >>> b = np.ones((2,1))
>>> np.dot(b,X)
Traceback (most recent call last):
ValueError: shapes (2,1) and (2,2) not aligned: 1 (dim 1) != 2 (dim 0)

    InformationsquelleAutor taless

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