简介:Python的reshape的用法:reshape(1,-1)、reshape(-1,1) 在创建DataFrame的时候常常使用reshape来更改数据的列数和行数。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...
importnumpyasnp# 创建二维数组arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])# 将二维数组转换为三维数组new_arr=np.reshape(arr,(3,3,1))# 输出结果print(new_arr) Python Copy 输出: [[[1][2][3]][[4][5][6]][[7][8][9]]] Python Copy 示例4:修改数组的存储顺序 importnumpyasnp...
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Python的numpy库中，reshape函数用于改变数组的形状。其参数`newshape`定义了数组新的形状。若`newshape`为整数，则结果为一个与原数组长度相同的1-D数组。若`newshape`包含一个-1，表示该维度的大小由numpy自动计算，从而与原数组的其他维度相匹配。例如，若有数组`z`的形状为`(4, 4)`。若执行...
importnumpyasnp# 创建一个一维数组arr=np.arange(12)# 生成0到11的一维数组print(f"原数组:{arr}")# 输出原数组# 使用-1自动推断列数reshaped_arr=arr.reshape(3,-1)# 重塑为3行,列数由-1自动推断print(f"重塑后的数组: \n{reshaped_arr}")# 输出重塑后的数组 ...
比如我们可以指定当c中的元素是True的时候填入1,否则填入-1: 甚至我们还可以将标量和向量结合起来使用: 并且这里的数组c也可以替换成逻辑运算: 总结 今天的文章主要介绍了Numpy当中的reshape、转置以及where的用法,这些也是numpy的基础用法,尤其是转置、reshape,几乎是处理数据必用的方法。所以想要从事Python机器学习...
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) ...
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...
按行reshape order=’C’ 按列reshape order=’F’ 代码语言:txt AI代码解释 temp = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) temp # array([[1, 2, 3], # [4, 5, 6]]) temp.reshape((3,2)) # array([[1, 2], # [3, 4], # [5, 6]]) ...