例如,对于一个有12个元素的一维数组,如果我们使用reshape(3, -1),NumPy会自动计算第二个维度的大小为4(12 / 3 = 4)。 importnumpyasnp# 创建一个有12个元素的一维数组arr=np.arange(1,13)print("Original array from numpyarray.com:",arr)# 使用-1参数重塑数组reshaped_arr=arr.reshape(3,-1)print(...
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(-1,1) array([...
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...
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 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。
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...
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(-1,1)array([[ 1],[ 2],[ 3],[ 4],[ 5],[ 6],[ 7],[ 8...
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], ...
1. numpy.reshape()函数作用：reshape函数用于改变数组的形状，新形状与原始数组的元素数量保持一致。参数说明：a：要改变形状的数组。newshape：新的数组形状，可以是整数或元组。示例代码：import numpy as np# 创建一个一维数组arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])# 改变数组的形状为2行3列result1 =...