importnumpyasnp# 创建一个有24个元素的一维数组arr=np.arange(1,25)print("Original array from numpyarray.com:",arr)# 重塑为2x3x4的三维数组reshaped_3d=arr.reshape(2,3,4)print("3D array from numpyarray.com:",reshaped_3d)# 使用-1参数重塑为2x3x?的三维数组reshaped_3d_auto=arr.reshape(2,...
importnumpyasnp# 创建一个24个元素的一维数组arr=np.arange(24)print("Original array from numpyarray.com:")print(arr)# 使用-1自动计算行数reshaped_2d=arr.reshape(4,-1)print("Reshaped 2D array from numpyarray.com:")print(reshaped_2d)# 使用-1自动计算最后一个维度reshaped_3d=arr.reshape(2,...
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...
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 =...
reshape()函数用于改变数组对象的形状: import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) #转换成2D数组 b = a.reshape((2,4)) print(b) #转换成3D数组 c = a.reshape((2,2,2)) print(c) 输出: [[1 2 3 4] [5 6 7 8]] ...
numpy.reshape() 是重新定义数组形状的函数,该函数在不改变数据内数据的情况下,改变数组的维度 具体的官方释义见链接https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.reshape.html numpy.reshape函数的功能是输入一个数组,重组输出一个指定形状的数组 ...
1. 2. 数组 NumPy中的基本对象是同类型的多维数组(homogeneous multidimensional array),这和C++中的数组是一致的,例如字符型和数值型就不可共存于同一个数组中。先上例子 a = numpy.arange(20) 1. 通过函数reshape,我们可以重新构造一下这个数组,例如,我们可以构造一个4*5的二维数组,其中reshape的参数表示各维...
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: ...
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...