Unerwünschte extra-Dimensionen im numpy array

Habe ich geöffnet .passt Bild:

scaled_flat1 = pyfits.open('scaled_flat1.fit')

scaled_flat1a = scaled_flat1[0].data

und wenn ich Druck seine Form:

print scaled_flat1a.shape

Bekomme ich die folgende:

(1, 1, 510, 765)

Will ich es Lesen:

(510,765)

Wie kann ich die beiden loszuwerden, bevor es?

InformationsquelleAutor der Frage bjd2385 | 2014-08-22

  1. 4

    Gehe ich davon aus scaled_flat1a ist ein numpy-array? In diesem Fall, sollte es so einfach wie ein reshape Befehl.

    import numpy as np

a = np.array([[[[1, 2, 3],
                [4, 6, 7]]]])
print(a.shape)
# (1, 1, 2, 3)

a = a.reshape(a.shape[2:])  # You can also use np.reshape()
print(a.shape)
# (2, 3)

    InformationsquelleAutor der Antwort Roger Fan

  2. 29

    Gibt es noch die Methode aufgerufen squeezedie macht genau das, was Sie wollen:

    Entfernen eindimensionalen Einträge aus der Form eines Arrays.

    Parameter

    a : array_like
    Input data.
axis : None or int or tuple of ints, optional
    .. versionadded:: 1.7.0

    Selects a subset of the single-dimensional entries in the
    shape. If an axis is selected with shape entry greater than
    one, an error is raised.

    Gibt

    squeezed : ndarray
    The input array, but with with all or a subset of the
    dimensions of length 1 removed. This is always `a` itself
    or a view into `a`.

    Beispiel:

    import numpy as np

extra_dims = np.random.randint(0, 10, (1, 1, 5, 7))
minimal_dims = extra_dims.squeeze()

print minimal_dims.shape
# (5, 7)

    InformationsquelleAutor der Antwort askewchan

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