importnumpyasnp# 创建一个一维数组arr=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])print("Original array from numpyarray.com:",arr)# 使用-1参数将数组重塑为4行的二维数组reshaped_arr=arr.reshape(-1,4)print("Reshaped array from numpyarray.com:",reshaped_arr) Python Copy Output: 在这个例子中,我们使...
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)配套。 z.reshape(...
代码:x.reshape(-1,1),那么参数-1是什么意思呢? 官方文档:https://numpy.org/doc/1.16/reference/generated/numpy.reshape.html 我们主要看一下红框框里面的内容: The new shape should be compatible with the original shape. If an integer, then the result will be a 1-D array of that length. One...
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...
这个例子展示了如何使用reshape函数将图像数据从”高度x宽度x通道”的格式转换为”通道x高度x宽度”的格式,这在某些深度学习框架中是必需的。 3.3 创建新轴 reshape函数可以用来为数组添加新的维度,这在扩展数组维度以匹配特定模型输入要求时非常有用。 importnumpyasnp# 创建一个一维数组arr=np.array([1,2,3,4,...
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...
NumPy reshape documentation 如果你在使用reshape函数时遇到问题,比如出现了ValueError: cannot reshape array of size x into shape y,这通常是因为你提供的新形状与原始数组的元素数量不匹配。确保你提供的形状能够容纳所有的元素,或者使用-1来让NumPy自动计算。
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。 AI检测代码解析 z.reshape(-1,1) array([[ 1], [ 2], ...
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...
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