Преобразование размерности векторного изображения (N, 1) → (N,)

У меня есть вопрос относительно преобразования между (N,) размерными массивами и (N, 1) размерными массивами. Например, y является (2,) размером.

A=np.array([[1,2],[3,4]])

x=np.array([1,2])

y=np.dot(A,x)

y.shape
Out[6]: (2,)

Но следующее показывает, что y2 будет (2,1).

x2=x[:,np.newaxis]

y2=np.dot(A,x2)

y2.shape
Out[14]: (2, 1)

Каким будет наиболее эффективный способ преобразования y2 обратно в y без копирования?

Спасибо, Том

Ответы

Ответ 1

reshape работает для этого

a  = np.arange(3)        # a.shape  = (3,)
b  = a.reshape((3,1))    # b.shape  = (3,1)
b2 = a.reshape((-1,1))   # b2.shape = (3,1)
c  = b.reshape((3,))     # c.shape  = (3,)
c2 = b.reshape((-1,))    # c2.shape = (3,)

обратите внимание также, что reshape не копирует данные, если это не требуется для новой формы (что здесь не нужно делать):

a.__array_interface__['data']   # (22356720, False)
b.__array_interface__['data']   # (22356720, False)
c.__array_interface__['data']   # (22356720, False)

Ответ 2

Используйте numpy.squeeze:

>>> x = np.array([[[0], [1], [2]]])
>>> x.shape
(1, 3, 1)
>>> np.squeeze(x).shape
(3,)
>>> np.squeeze(x, axis=(2,)).shape
(1, 3)

Ответ 3

Нарезьте нужный размер, как в примере ниже. Чтобы перейти в обратном направлении, вы можете использовать None в качестве среза для любого измерения, которое должно рассматриваться как одноэлементное измерение, но которое необходимо для создания фигур.

In [786]: yy = np.asarray([[11],[7]])

In [787]: yy
Out[787]:
array([[11],
       [7]])

In [788]: yy.shape
Out[788]: (2, 1)

In [789]: yy[:,0]
Out[789]: array([11, 7])

In [790]: yy[:,0].shape
Out[790]: (2,)

In [791]: y1 = yy[:,0]

In [792]: y1.shape
Out[792]: (2,)

In [793]: y1[:,None]
Out[793]:
array([[11],
       [7]])

In [794]: y1[:,None].shape
Out[794]: (2, 1)

В качестве альтернативы вы можете использовать reshape:

In [795]: yy.reshape((2,))
Out[795]: array([11,  7])

Ответ 4

противоположный перевод может быть сделан: