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,...
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],[ 9],...
Numpy reshape 允许在一个维度上使用 -1, 意思是 “unknown” 。 numpy reshape 的一个假设是新旧 shape 所包含的数据相等, 所以当其他维度已知, 总数据量已知的情况下, numpy 就可以推断出剩余一个维度的信息。 如下例, reshape 允许一个维度为 -1 z=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,...
numpy中的reshape中参数为-1 上篇⽂章中的reshape(-1,2),有的时候不明⽩为什么会有参数-1,可以通过查找⽂档中的reshape()去理解这个问题 根据Numpy⽂档()的解释:newshape : int or tuple of ints The new shape should be compatible with the original shape. If an integer, then the result...
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中reshape(-1,1)与reshape(1,-1)的作用详解 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:...
train_set_x_flatten=train_set_x_orig.reshape(-1,train_set_x_orig.shape[0]) 上面的train_set_x_orig就是原始导入进来的数据,shape是(209,64,64,3)。 正确的写法应该是: train_set_x_flatten=train_set_x_orig.reshape(train_set_x_orig.shape[0],-1).T ...
numpy中reshape(-1,1)与reshape(1,-1)的作用详解 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:...
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
1.z.reshape(-1)或z.reshape(1,-1)将数组横向平铺 z.reshape(-1) array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]) 1. 2. 2.z.reshape(-1, 1)将数组纵向平铺 z.reshape(-1,1) array([[ 1], ...