深入理解Numpy Squeeze

一、什麼是Numpy Squeeze？

Numpy是Python中一個重要的科學計算庫，它提供了許多常用的數學函數、數組處理功能和線性代數等等。而squeeze()函數是Numpy中一個非常方便的方法，它可以刪除數組形狀中長度為1的維度（或軸），從而降低數組的維度。

通常當我們讀取或者生成數據時，往往會生成長度為1的維度，這時候使用squeeze()就能夠去除這些維度。比如：

import numpy as np

a = np.zeros((1, 3, 1, 5))
print(a.shape)  #(1, 3, 1, 5)

b = np.squeeze(a)
print(b.shape)  #(3, 5)

可以看到，b是a去除了長度為1的維度後的結果，這樣我們就能處理更加高維度的數組。

二、Numpy Squeeze常用參數

除了基本用法外，還有一些常用參數可以拓展Numpy的squeeze()方法，這裡介紹一些：

1. axis

該參數表示要去除的維數，比如axis=1表示去除第二個軸的長度為1的維度；也可以傳入一個list表示要去除多個維度，如下：

import numpy as np

a = np.zeros((1, 3, 1, 5))
print(a.shape)  #(1, 3, 1, 5)

b = np.squeeze(a, axis=[0, 2])
print(b.shape)  #(3, 5)

可以看到，axis參數傳入為[0, 2]，表示去除第1和第3個軸的長度為1的維度。

2. keepdims

該參數表示是否保留被刪除的長度為1的維度，keepdims=True時，結果數組與原數組在被去除的位置保持一致，只是各維度的長度變為1，如下：

import numpy as np

a = np.zeros((1, 3, 1, 5))
print(a.shape)  #(1, 3, 1, 5)

b = np.squeeze(a, keepdims=True)
print(b.shape)  #(1, 3, 5)

可以看到，去除長度為1的維度後，結果數組的形狀變為了(1,3,5)，保留了最外層的長度為1的維度。

三、Numpy Squeeze的實際應用

Numpy的squeeze()方法非常強大，可以用於處理各種不規則的數據類型，下面介紹一些實際應用。

1. 圖像數據的處理

在計算機視覺領域中，經常會遇到讀取的圖像數據是四維的（batch_size, height, width, channel），當batch_size=1時，依然會存在長度為1的維度，這時我們可以使用squeeze()方法去除這一維度。

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('image.jpg')
image = np.expand_dims(image, axis=0)  #(1, H, W, C)
result = np.squeeze(image)  #(H, W, C)

2. 數組的處理和拼接

在數據處理過程中，經常會遇到數據維度不匹配的問題，這時我們可以使用squeeze()方法進行處理。比如，我們有兩個數組a（10,1,3,1）和b（10,1,3），可以使用squeeze()方法進行拼接，如下：

import numpy as np

a = np.zeros((10,1,3,1))
b = np.zeros((10,1,3))
result = np.concatenate((a, b), axis=-1)
result = np.squeeze(result)

這樣，我們就能將a和b拼接在一起，並去除長度為1的維度，得到形狀為(10,3,2)的結果。

3. 模型輸出結果的處理

在深度學習中，經常會遇到模型輸出的張量存在長度為1的維度，這時我們可以使用squeeze()方法進行處理。比如我們有一個（10, 1, 5）的張量，可以使用squeeze()方法刪除第二個維度，得到形狀為(10,5)的結果。

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
predict_result = model.predict(image)  #(1, 10, 5)
result = np.squeeze(predict_result, axis=0)   #(10, 5)

四、總結

本文詳細介紹了Numpy squeeze()方法的基本用法和常用參數，並給出了一些實際應用的示例。大家在編寫科學計算或者深度學習代碼時，可以靈活運用此方法，處理各種大多維度的數組。