A.reshape(3,-1):表示将数组转换成3行的数组,具体多少列我们不知道,所以参数设为-1。用我们的数学可以计算出是3行8列。 示例: import numpy as np a=np.arange(24) print(a) b=a.reshape(3,-1) print(b) c=a.reshape(-1,8) print(c) d=a.reshape(2,3,2,2)#(2,channe
2))a_=np.reshape(a,(2,3),order='F')### 先 ravel 按照order展平，然后再将展平后的数据按...
官方文档：numpy.reshape - NumPy v1.11 Manual>>>a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])>>>np....
3)，在reshape（-1，2，3）表示自适应该维度大小。如果一个 ndarray 有n×1×2个元素，那么它的 r...
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变成只有一列,行数不知道多少,通过`z.reshape(-1,1)`,Numpy自动计算出有12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], ...
A.reshape(3,-1):表示将数组转换成3行的数组,具体多少列我们不知道,所以参数设为-1。用我们的数学可以计算出是3行8列。 示例: import numpy as np a=np.arange(24) print(a) b=a.reshape(3,-1) print(b) c=a.reshape(-1,8) print(c) ...
官方文档：numpy.reshape - NumPy v1.11 Manual>>>a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])>>>np....
Python的reshape的⽤法：reshape（1,-1）⽬录 numpy中reshape函数的三种常见相关⽤法 numpy.arange(n).reshape(a, b) 依次⽣成n个⾃然数，并且以a⾏b列的数组形式显⽰ 1.np.arange(16).reshape(2,8) #⽣成16个⾃然数，以2⾏8列的形式显⽰ 2.# Out:3.# array([[ 0, 1, 2...
z = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) z.shape (3, 4) 现在尝试用 (-1) 重塑。结果新形状为 (12,) 并且与原始形状 (3,4) 兼容 z.reshape(-1) array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) 现在尝试用 (-1, 1) 重塑。我...
为-1，表示此时该元素值表示为指定，会从数组的长度和剩余的维度中推断出；如1：>>> a=np.array([1,2,3,4,5])>>> d=a.reshape((-1,1)) #指定的值被推断出为5 >>> d 输出：array([[1],[2],[3],[4],[5]])如2：>>> b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])>>> d...