问np.reshape(2，-1)是什么？EN在最早软件行业是个人主义体系，也就是一个人搞定开发、搞定环境发布、...
reshape((3,3,3)) y = x.reshape(-1) y.shape (27,) y array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26]) x = np.arange(10) y = x.reshape(-1) y array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7...
但newshape为元组时, np.reshape(array,(n,m))合法, array.reshape((n,m))合法, array.reshape(n,m)也合法, np.reshape(array,n,m)非法! """ import numpy as np # 定义数组 b >>> b = np.arange(5) array([0, 1, 2, 3, 4]) # 此时 b 是 1 维数组, shape = 5, len(shape) = ...
A. array.reshape(-1,1):使用reshape函数可以将数组转换为指定形状的数组,其中-1表示自动计算维度。这里将一维数组转换为二维数组,第一个维度为-1,第二个维度为1,因此可以将数组转换为列向量的形式。这个选项是正确的。 B. np.expand_dims(array,axis=0):expand_dims函数用于在数组的指定位置添加新的维度。
array1 = np.arange(1,11).reshape(-1,1) array2 = np.random.randint(1,10, size=10).reshape(-1,1) hstacked = np.hstack((array1, array2)) hstacked array([[ 1, 2], [ 2, 6], [ 3, 6], [ 4, 7], [ 5, 4],
np reshape降维 ndarray的降维是什么含义 一、维度: 1、对于数组和series来说,维度就是功能shape返回的结果,shape中返回了几个数字,就是几维。 2、维度指的是样本的数量或特征的数量,一般无特别说明,指的都是特征的数量。 3、对图像来说,维度就是图像中特征向量的个数,特征向量可以理解为坐标轴,一个特征向量...
arr1.astype(int) # 整型 arr1.astype(str) # 字符型 2.创建指定数值范围的数组 np.arange(1, 12, 2) # 数组范围为[1,12),步长为2 # 输出:array([ 1, 3, 5, 7, 9, 11]) # linear space:线性空间np.linspace(7500, 10000, 6) # 7500-10000,6等分,结束点包含 ...
reshape(-1,1) 任一行一列 4. 构造等差数列 np.linspace(1, 10, 10) #构造等差数列 开始值,结束值,共几个数字 #包括终止值 [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] #可以通过选项配置其不包括终止值 c=np.linspace(1, 10, 10, endpoint=False)
zeros((2,5)) print(ar1) print(ar2) print(ar1.T) print(ar2.T) reshape()也能用来直接改变数组的形状: ar1=np.arange(10) ar2=np.zeros((2,5)) print(ar1) print(ar2) print(ar1.T) print(ar2.reshape(5,2)) ar1=np.arange(10) ar2=np.zeros((2,5)) print(ar1) print(ar2...
x = np.arange(1, 12) y = x.reshape(3, 4) 这里,x 是一个包含从 1 到 11 的整数的一维数组,使用 np.arange(1, 12) 创建。 然后,我们对 x 进行了重塑,将其变成一个 3x4 的二维数组,并将结果存储在 y 中。 解析选项: A程序报错:这个选项不是一个有效的答案,因为给定的代码不会导...