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: e = np.array([1]) #只包含一个数据 f = e.resha...
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...
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...
reshape可以用于numpy库里的ndarray和array结构以及pandas库里面的DataFrame和Series结构。 源数据 reshape函数 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...
在一次reshape操作中,只能使用一个-1参数。 使用-1参数时,数组的总元素数必须能被其他指定维度的乘积整除。 importnumpyasnp# 创建一个有10个元素的一维数组arr=np.arange(1,11)print("Original array from numpyarray.com:",arr)try:# 尝试将10个元素重塑为3行的数组(这是不可能的)reshaped_arr=arr.reshap...
z = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]) z.shape (4, 4) 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]) 2.z.res...
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 ...
在Python的numpy库中，reshape(-1,1,2)是一种用于调整数组形状的方法。其中，-1表示一个特殊的占位符，用于自适应计算该维度的实际大小。当使用-1指定一个维度时，numpy会自动计算出该维度应该具有的大小，以确保整个数组的元素数量保持不变。具体到reshape(-1,1,2)操作，假设我们有一个一维数组，它...
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...