NumPy数组中多余的尺寸 [英] Unwanted extra dimensions in NumPy array
本文介绍了NumPy数组中多余的尺寸的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我打开了一个.fits图片:
I've opened a .fits image:
scaled_flat1 = pyfits.open('scaled_flat1.fit')
scaled_flat1a = scaled_flat1[0].data
当我打印其形状时:
print scaled_flat1a.shape
我得到以下信息:
(1, 1, 510, 765)
我希望它读为:
(510, 765)
如何摆脱之前的两个?
推荐答案
我假设scaled_flat1a
是一个numpy数组?在这种情况下,它应该像reshape
命令一样简单.
I'm assuming scaled_flat1a
is a numpy array? In that case, it should be as simple as a reshape
command.
import numpy as np
a = np.array([[[[1, 2, 3],
[4, 6, 7]]]])
print(a.shape)
# (1, 1, 2, 3)
a = a.reshape(a.shape[2:]) # You can also use np.reshape()
print(a.shape)
# (2, 3)
这篇关于NumPy数组中多余的尺寸的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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