如果我们尝试 reshape 不兼容的形状或者是给定的未知维度参数多于 1 个,那么将会报错。 a.reshape(-1,-1)ValueError: canonlyspecifyoneunknowndimensiona.reshape(3,-1)ValueError: cannotreshapearrayofsize 8 intoshape (3,newaxis) 总而言之,当试图对一个张量进行 reshape 操作时,新的形状必须包含与旧的形状相...
Similar functionality to numpy.reshape(), but implemented using Numba """ size = arr.size curshape = arr.shape newsize = 1 for dim in newshape: newsize *= dim if size != newsize: raise ValueError("cannot reshape array of size {} into shape {}".format(size, newshape)) if curshape ...
a.reshape(-1,-1)ValueError:can only specify one unknown dimensiona.reshape(3,-1)ValueError:cannot reshape arrayofsize8intoshape(3,newaxis) 总而言之,当试图对一个张量进行 reshape 操作时,新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素,这意味着两个形状的维度乘积必须相等。当使用 -1 参数时,与-1 相对...
如果我们尝试 reshape 不兼容的形状或者是给定的未知维度参数多于 1 个,那么将会报错。 AI检测代码解析 a.reshape(-1,-1)ValueError: can only specify one unknown dimensiona.reshape(3,-1)ValueError: cannot reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 1. 总而言之,当试图对一个张量进行 reshape ...
NumPy is too strict when it comes to reshaping arrays of size 0. MWE: import numpy as np b = np.empty((0, 3)) b.reshape(0, -1) # ValueError: cannot reshape array of size 0 into shape (0,newaxis) While it's not possible to deduce the newa...
a.reshape(-1,-1) ValueError: can only specify one unknown dimensiona.reshape(3,-1) ValueError: cannot reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 总而言之,当试图对一个张量进行 reshape 操作时,新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素,这意味着两个形状的维度乘积必须相等。当使用 -1 参数...
>> arr.shape, arr.size ((3, 4), 12)arr 是3 行 4 列,包含 12 个元素的数组。尝试将其修改为 5 行 6 列,大小为 30 个元素的数组时,将抛出 ValueError 异常。>> arr.shape = 5, 6 ... ValueError: cannot reshape array of size 12 into shape (5,6)...
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。
my_array=np.arange(start=1, stop=7).reshape(2,3)需要注意的是，使用reshape定义了数组中对象的个数。例如，如果您使用start =1, stop = 10和reshape(2,3)，您将收到以下错误：ValueError: cannotreshapearrayofsize9intoshape (2,3)为什么呢？因为 2 行 3 列等于 6 个对象。如果您将形状更改为 (3,...
a1= np.array([1, 2, 3])print(a1.dtype)#window系统下默认是int32#以下修改dtypea2 = a1.astype(np.int64)#astype不会修改数组本身,而是会将修改后的结果返回print(a2.dtype)#int64 五、多维数组的常用属性 5.1.ndarray.size 获取数组中总的元素的个数。如下有个二维数组: ...