Как удалить ось в numpy с помощью простых шагов? 💥

import numpy as np

# Создаем массив
array = np.array([[1], [2], [3]])

# Удаляем ось
new_array = np.squeeze(array, axis=1)

print(new_array)

Как удалить ось в numpy

В библиотеке NumPy, удаление оси означает удаление размерности из массива. Если вам нужно уменьшить размерность массива путем удаления определенной оси, вы можете использовать функцию numpy.squeeze() или метод numpy.delete(). Давайте рассмотрим эти два подхода подробнее.

Использование numpy.squeeze()

Функция numpy.squeeze() позволяет удалить ось с размерностью 1 из массива. Если у вас есть массив с одной осью, вы можете использовать эту функцию для удаления этой оси. Вот пример:

import numpy as np

# Создание массива с одной осью
a = np.array([[1], [2], [3]])

# Удаление оси с размерностью 1
b = np.squeeze(a)

print(b)
    

Результат выполнения кода:

[1 2 3]
    

Как вы можете видеть, ось с размерностью 1 была удалена, и у нас остался одномерный массив.

Использование numpy.delete()

Метод numpy.delete() позволяет удалить определенную ось из массива. Этот метод принимает три аргумента: массив, ось и индекс для удаления. Вот пример:

import numpy as np

# Создание массива
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Удаление оси с индексом 1
b = np.delete(a, 1, axis=1)

print(b)
    

Результат выполнения кода:

[[1 3]
 [4 6]
 [7 9]]
    

В этом примере мы удалили ось с индексом 1, что соответствует удалению второго столбца из двумерного массива. Полученный результат имеет меньшую размерность.

Дополнительные сведения

Если вам нужно удалить несколько осей из массива, вы можете использовать эти методы или функции в сочетании с циклами или списками. Также обратите внимание, что использование этих функций или методов изменяет исходный массив, поэтому будьте осторожны, чтобы сохранить копию массива, если это необходимо.

Надеюсь, эта статья помогла вам понять, как удалить ось в библиотеке NumPy. Удачи в ваших исследованиях!