numpy配列の次元をどのように減らしますか？

私は三次元からわずか1st要素を取得したいので、私はスライスしようとしたが、mxnxp配列、A、この場合、numpy配列の次元をどのように減らしますか？

In [16]: A 
Out[16]: 
array([[[ 2.10000000e+01, 3.70060693e-01], 
     [ 2.00000000e+01, 2.15659121e-01], 
     [ 1.50000000e+01, 1.35009735e-01], 
     [ 2.30000000e+01, 1.15997981e-01], 
     [ 2.20000000e+01, 7.02226670e-02], 
     [ 1.60000000e+01, 3.96571639e-02], 
     [ 2.50000000e+01, 1.64442373e-02], 
     [ 2.40000000e+01, 1.29001995e-02], 
     [ 1.20000000e+01, 8.15782143e-03], 
     [ 4.00000000e+00, 6.13186659e-03], 
     [ 7.00000000e+00, 5.95704145e-03], 
     [ 1.00000000e+00, 2.66991888e-03], 
     [ 6.00000000e+00, 1.39767193e-04], 
     [ 3.00000000e+00, 1.07608518e-04], 
     [ 1.90000000e+01, 1.02427053e-04], 
     [ 1.30000000e+01, 1.00084545e-04], 
     [ 1.10000000e+01, 9.35799784e-05], 
     [ 9.00000000e+00, 8.64687546e-05], 
     [ 8.00000000e+00, 8.20845769e-05], 
     [ 2.70000000e+01, 7.61546973e-05], 
     [ 1.40000000e+01, 7.41430049e-05], 
     [ 1.80000000e+01, 6.78797119e-05], 
     [ 1.00000000e+01, 6.02706017e-05], 
     [ 1.70000000e+01, 4.80705068e-05], 
     [ 2.60000000e+01, 4.39569061e-05], 
     [ 2.00000000e+00, 3.49337884e-05], 
     [ 5.00000000e+00, 1.41243870e-05]], 

     [[ 2.00000000e+01, 5.12832239e-01], 
     [ 2.10000000e+01, 2.50467388e-01], 
     [ 1.20000000e+01, 8.93222985e-02], 
     [ 1.00000000e+00, 2.17633761e-02], 
     [ 1.70000000e+01, 1.68455794e-02], 
     [ 4.00000000e+00, 1.55807665e-02], 
     [ 2.20000000e+01, 1.51387993e-02], 
     [ 2.30000000e+01, 1.34972674e-02], 
     [ 1.60000000e+01, 1.14371791e-02], 
     [ 6.00000000e+00, 8.99163916e-03], 
     [ 1.50000000e+01, 8.58543707e-03], 
     [ 2.60000000e+01, 8.42629684e-03], 
     [ 1.30000000e+01, 8.05955820e-03], 
     [ 1.90000000e+01, 5.19301656e-03], 
     [ 2.40000000e+01, 5.06486482e-03], 
     [ 2.00000000e+00, 3.99051461e-03], 
     [ 1.00000000e+01, 3.97385580e-03], 
     [ 2.50000000e+01, 9.76157597e-05], 
     [ 3.00000000e+00, 9.24458526e-05], 
     [ 7.00000000e+00, 9.17936963e-05], 
     [ 8.00000000e+00, 9.17617111e-05], 
     [ 1.10000000e+01, 9.03015260e-05], 
     [ 2.70000000e+01, 8.75101021e-05], 
     [ 1.40000000e+01, 8.27902640e-05], 
     [ 9.00000000e+00, 7.88132804e-05], 
     [ 1.80000000e+01, 6.67699579e-05], 
     [ 5.00000000e+00, 5.01210508e-05]]])

、(2, 27, 2)

In [17]: A.shape 
Out[17]: (2, 27, 2)

で開始3次元はまだ存在した。

（EDIT：もともと、私は誤って私は2ndのelemを望んで書いた。）私の場合は三次元がただ一つの要素を持っているので

In [18]: A[:,:,:1] 
Out[18]: 
array([[[ 21.], 
     [ 20.], 
     [ 15.], 
     [ 23.], 
     [ 22.], 
     [ 16.], 
     [ 25.], 
     [ 24.], 
     [ 12.], 
     [ 4.], 
     [ 7.], 
     [ 1.], 
     [ 6.], 
     [ 3.], 
     [ 19.], 
     [ 13.], 
     [ 11.], 
     [ 9.], 
     [ 8.], 
     [ 27.], 
     [ 14.], 
     [ 18.], 
     [ 10.], 
     [ 17.], 
     [ 26.], 
     [ 2.], 
     [ 5.]], 

     [[ 20.], 
     [ 21.], 
     [ 12.], 
     [ 1.], 
     [ 17.], 
     [ 4.], 
     [ 22.], 
     [ 23.], 
     [ 16.], 
     [ 6.], 
     [ 15.], 
     [ 26.], 
     [ 13.], 
     [ 19.], 
     [ 24.], 
     [ 2.], 
     [ 10.], 
     [ 25.], 
     [ 3.], 
     [ 7.], 
     [ 8.], 
     [ 11.], 
     [ 27.], 
     [ 14.], 
     [ 9.], 
     [ 18.], 
     [ 5.]]])

は基本的に私は、三次元なし2x27配列をしたいです。

出典

2016-12-17 HeyWatchThis

使用 '使用することができます[：、：、0]'や '[：、：、1]'低次元のスライスを得るために。 –

もっと多くの例がここにあります：https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html#indexing-slicing-and-iterering –

スライス「：1」でインデックスを作成すると、スカラー、 '0'はそれを減らします。 – hpaulj

私はA.reshape(1,27,1)につまずいたと最初のサイズを節約せずに、私は

ValueError: total size of new array must be unchanged

エラーが発生しましたが、その後偶然、私は

In [21]: A[:,:,:1].reshape(2,27) 
Out[21]: 
array([[ 21., 20., 15., 23., 22., 16., 25., 24., 12., 4., 7., 
      1., 6., 3., 19., 13., 11., 9., 8., 27., 14., 18., 
     10., 17., 26., 2., 5.], 
     [ 20., 21., 12., 1., 17., 4., 22., 23., 16., 6., 15., 
     26., 13., 19., 24., 2., 10., 25., 3., 7., 8., 11., 
     27., 14., 9., 18., 5.]])

、リシェイプで三次元を省略しようとしてしまいましたそして魔法のように第3の次元は消えた。

これはまさに私が欲しかったものです。

出典

2016-12-17 21:14:49 HeyWatchThis

よろしくお願いします。 FYIあなたのオリジナルの質問では、私は 'A [：、：、1]'（最後のコロンなし）は、あなたが望む（2、27）配列を与えると思います。 – m3wolf

@ m3wolf「：1」は「0」から数えてインデックス「1」を除いているので、それは 'A [:,：、0]'でなければならないと思います... – Praveen

まあ、 3次元の要素であれば、それは 'A [：、：、1]'でしょうか？ – m3wolf

あなたは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)

出典

2016-12-17 22:25:59 yeharav

numpy配列の次元をどのように減らしますか？

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