一、什么是Numpy Squeeze？
Numpy是Python中一个重要的科学计算库，它提供了许多常用的数学函数、数组处理功能和线性代数等等。而squeeze()函数是Numpy中一个非常方便的方法，它可以删除数组形状中长度为1的维度（或轴），从而降低数组的维度。
通常当我们读取或者生成数据时，往往会生成长度为1的维度，这时候使用squeeze()就能够去除这些维度。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去除了长度为1的维度后的结果，这样我们就能处理更加高维度的数组。
二、Numpy Squeeze常用参数
除了基本用法外，还有一些常用参数可以拓展Numpy的squeeze()方法，这里介绍一些：
1. axis
该参数表示要去除的维数，比如axis=1表示去除第二个轴的长度为1的维度；也可以传入一个list表示要去除多个维度，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参数传入为[0, 2]，表示去除第1和第3个轴的长度为1的维度。
2. keepdims
该参数表示是否保留被删除的长度为1的维度，keepdims=True时，结果数组与原数组在被去除的位置保持一致，只是各维度的长度变为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，去除长度为1的维度后，结果数组的形状变为了(1,3,5)，保留了最外层的长度为1的维度。
三、Numpy Squeeze的实际应用
Numpy的squeeze()方法非常强大，可以用于处理各种不规则的数据类型，下面介绍一些实际应用。
1. 图像数据的处理
在计算机视觉领域中，经常会遇到读取的图像数据是四维的（batch_size, height, width, channel），当batch_size=1时，依然会存在长度为1的维度，这时我们可以使用squeeze()方法去除这一维度。
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. 数组的处理和拼接
在数据处理过程中，经常会遇到数据维度不匹配的问题，这时我们可以使用squeeze()方法进行处理。比如，我们有两个数组a（10,1,3,1）和b（10,1,3），可以使用squeeze()方法进行拼接，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)
这样，我们就能将a和b拼接在一起，并去除长度为1的维度，得到形状为(10,3,2)的结果。
3. 模型输出结果的处理
在深度学习中，经常会遇到模型输出的张量存在长度为1的维度，这时我们可以使用squeeze()方法进行处理。比如我们有一个（10, 1, 5）的张量，可以使用squeeze()方法删除第二个维度，得到形状为(10,5)的结果。
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、总结
本文详细介绍了Numpy squeeze()方法的基本用法和常用参数，并给出了一些实际应用的示例。大家在编写科学计算或者深度学习代码时，可以灵活运用此方法，处理各种大多维度的数组。
