Numpy如何从仅含1行的2D数组中自动提取得到1D数组

针对你的需求，有两种非常简便的实现方式，可根据实际场景选择： #

场景1：仅需移除首维的长度为1的维度，其他维度保留 #

如果你的数组可能存在其他长度为1的维度，不想被误删，可以用一行判断实现，写法简洁无需额外封装：

processed_arr = arr[0] if arr.shape[0] == 1 else arr

场景2：确定数组仅首维可能为1，其他维度长度均大于1 #

直接使用Numpy内置的np.squeeze()函数即可，该函数会自动删除数组中所有长度为1的维度，完全匹配你的需求：

import numpy as np

def get_array():
    a = np.array([[0, 9, 5]])
    return a

# 单行2D数组测试
arr = get_array()
processed_arr = np.squeeze(arr)
print(processed_arr.shape) # 输出：(3,)，已自动转为1D数组

# 多行2D数组测试
arr_multi = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
processed_multi = np.squeeze(arr_multi)
print(processed_multi.shape) # 输出：(2, 3)，原2D数组保持不变

注意：如果数组存在其他长度为1的维度（例如形状为(1, 3, 1)的三维数组），np.squeeze()会将所有长度为1的维度全部移除，得到形状为(3,)的数组，这种场景建议使用场景1的判断写法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mauro