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NumPy配列の不要な余分な次元

.fits画像を開きました：

scaled_flat1 = pyfits.open('scaled_flat1.fit')   
scaled_flat1a = scaled_flat1[0].data

そして私がその形を印刷するとき：

print scaled_flat1a.shape

私は次のようになります：

(1, 1, 510, 765)

私はそれを読んでほしい：

(510, 765)

その前に2つを取り除くにはどうすればよいですか？

pythonnumpydimensions
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bjd2385

私はscaled_flat1a numpy配列ですか？その場合、それはreshapeコマンドと同じくらい単純でなければなりません。

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)
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Roger Fan

squeeze というメソッドがあります。これはあなたが望むことを実行します：

配列の形状から1次元のエントリを削除します。

パラメーター

a : array_like
    Input data.
axis : None or int or Tuple of ints, optional
    .. versionadded:: 1.7.0

    Selects a subset of the single-dimensional entries in the
    shape. If an axis is selected with shape entry greater than
    one, an error is raised.

戻り値

squeezed : ndarray
    The input array, but with with all or a subset of the
    dimensions of length 1 removed. This is always `a` itself
    or a view into `a`.

例えば：

import numpy as np

extra_dims = np.random.randint(0, 10, (1, 1, 5, 7))
minimal_dims = extra_dims.squeeze()

print minimal_dims.shape
# (5, 7)
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askewchan