当我们在reshape函数中使用-1时,它告诉NumPy自动计算这个维度的大小,以确保数组包含所有的元素。 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("Res...
在NumPy中,reshape函数用于改变数组的形状,而不改变其数据。参数-1在reshape函数中具有特殊的含义。 基础概念 当你在reshape函数中使用-1作为其中一个维度时,NumPy会自动计算该维度的大小,以确保整个数组中的元素数量保持不变。换句话说,-1表示让NumPy自动推断这个维度的大小。 优势 使用-1可以使代码更加简洁,因为你...
如果其中一个参数是-1,另一个参数是2,也就是(-1,2),那么这个新数组的shape就是(12/2,2),即(6,2);如果另一个参数是1,也就是(-1,1),那么这个新数组的shape就是(12/1,1),即(12,1). 更多的情况用下面的代码实现: 原文链接:numpy中reshap函数参数为-1的情况分析_x.reshape(-1,1)-CSDN博客...
a.reshape(2,2,-1)array([[[1, 2], [3, 4]],[[5, 6], [7, 8]]])a.reshape(2,-1,1)array([[[1], [2], [3], [4]],[[5], [6], [7], [8]]]) 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: canonly...
在numpy中，当使用reshape函数时，参数-1具有特殊含义。官方文档指出，这个参数表示一个维度的大小未知，将根据原数组的长度和其他维度自动推算。具体来说，假设你有一个形状为(3,4)的数组，总面积为12。当你传递(-1,1)给reshape，-1表明这一个维度的大小未知，会根据总的元素数量12来决定。在这种...
Numpy-reshape函数 Numpy-reshape函数 reshape函数允许数组改变形状或者行数列数 基于语法:array.reshape(m,n)将数组array转为m行和n列的新数组。注意:m*n = len(array) 实例1:将array转为其他形状的数组 实例2:numpy reshape函数参数中有个-1。指的是未知维数,但是不能两个参数都是-1...
在reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵,新形状应该和原形状兼容。有意思的是,我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度,我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少:Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子: ...
1. reshape函数的基本用法 reshape函数允许我们改变数组的维度,而不改变其数据。这个函数的基本语法如下: numpy.reshape(a,newshape,order='C') Python Copy 其中: –a是要重塑的数组 –newshape是一个整数或者整数元组,指定新的形状 –order参数决定元素的读取顺序,默认为’C’(按行优先) ...
基于一维数组得到二维数组的运算有两种:使用 reshape 调整形状和使用 newaxis 进行索引: 其中-1 这个参数是告诉 reshape 自动计算其中一个维度大小,方括号中的 None 是用作 np.newaxis 的快捷方式,这会在指定位置添加一个空 axis。 因此,NumPy 共有三类向量:一维向量、二维行向量和二维列向量。下图展示了这三种向量...
reshape(行,列)可以根据指定的数值将数据转换为特定的行数和列数,这个好理解,就是转换成矩阵。 然而,在实际使用中,特别是在运用函数的时候,系统经常会提示是否需要对数据使用reshape(1,-1)或者reshape(-1,1)进行转换,那这两个转换是什么意思呢?难道还有-1行的数据?