importnumpyasnp# 创建一个3x4的二维数组arr_2d=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])print("Original 2D array from numpyarray.com:",arr_2d)# 使用-1参数将二维数组展平为一维数组flattened_arr=arr_2d.reshape(-1)print("Flattened array from numpyarray.com:",flattened_arr) P...
结论:reshape(-1,1)是将一维数据在行上变化,而reshape(1,-1)是将一维数据在列上变化。 这里-1是指未设定行数,程序随机分配,所以这里-1表示任一正整数 所以reshape(-1,1)表示(任意行,1列) 如: e = np.array([1]) #只包含一个数据 f = e.reshape(1,-1) #改变形状,输出f之后发现它已经变成了二...
z.reshape(-1) z.reshape(-1) array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]) z.reshape(-1, 1) 也就是说,先前我们不知道z的shape属性是多少,但是想让z变成只有1列,行数不知道多少,通过`z.reshape(-1,1)`,Numpy自动计算出有16行,新的数组shape属性为(16, 1),与原来的(4, 4)...
结论:reshape(-1,1)是将一维数据在行上变化,而reshape(1,-1)是将一维数据在列上变化。 这里-1是指未设定行数,程序随机分配,所以这里-1表示任一正整数 所以reshape(-1,1)表示(任意行,1列) 如: e = np.array([1]) #只包含一个数据 f = e.reshape(1,-1) #改变形状,输出f之后发现它已经变成了二...
Numpy reshape 允许在一个维度上使用 -1, 意思是 “unknown” 。 numpy reshape 的一个假设是新旧 shape 所包含的数据相等, 所以当其他维度已知, 总数据量已知的情况下, numpy 就可以推断出剩余一个维度的信息。 如下例, reshape 允许一个维度为 -1 ...
1.z.reshape(-1)或z.reshape(1,-1)将数组横向平铺 z.reshape(-1) array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]) 2.z.reshape(-1, 1)将数组纵向平铺 z.reshape(-1,1) array([[ 1], [ 2], [ 3], [ 4], [ 5], [ 6], [ 7], [ 8], ...
z.reshape(-1, 1) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 也就是说,先前我们不知道z的shape属性是多少,但是想让z变成只有1列,行数不知道多少,通过z.reshape(-1,1),Numpy自动计算出有16行,新的数组shape属性为(16, 1),与原来的(4, 4)配套。
在Python的numpy库中，reshape(-1,1,2)是一种用于调整数组形状的方法。其中，-1表示一个特殊的占位符，用于自适应计算该维度的实际大小。当使用-1指定一个维度时，numpy会自动计算出该维度应该具有的大小，以确保整个数组的元素数量保持不变。具体到reshape(-1,1,2)操作，假设我们有一个一维数组，它...
可以使用 .reshape(-1) 将 2D 数组重新整形为 1D 数组。例如: {代码...} 通常, array[-1] 表示最后一个元素。但是 -1 在这里意味着什么? 原文由 user2262504 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议
我们从一维矩阵到（6，3)，在reshape（-1，2，3）另外，np.ndarray.flatten展开成一维的向量 ...