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)进行转换,那这两个转换是什么意思呢?难道还有-1行的数据? 来尝试一下: 使用reshape(-1,1) 在使用...
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], ...
-1,就是缺省值,就是先以你们合适,到时总数除以你们几个的乘积,我该是几就是几。 看下面例子,将[1,2,3,4,5,6,7,8] reshape成了2x4的矩阵 中间打错了几句话,不过应该能看懂吧,有点乱。。
reshape(-1,1).reshape(1,-1)以后是变成了1行n列的2维数组,那么取[0]是取第一个维度,可是为什么会自动从行向量转置成了列向量呢?xscaribur 2018-07-20 01:52:33 源自:5-13 HR表的特征预处理-1 2631 分享 收起 1回答 途索 2018-07-20 07:30:36 同学你好,这个是reshape函数的实现细节了,可以做...
在Python的numpy库中，当你创建一个np.array()时，会生成一个数组，其维度由shape属性来表示，形状是一个元组，例如 (int_0, int_1, .., int_n)，int_0表示第一层对象数量，int_1表示第二层对象数量，以此类推。如果shape值为单一元素，如(3,)，则表示一个无嵌套列表，内部有三个元素。
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...
dimensions)。表示维度的方法是用一个Python tuple, 假设 这个tuple的值是： (int_0, int_1, ..,...
1回答 flare_zhao 2022-05-08 19:17:31 不同的情况,你希望reshape后的维度不同,第一个是n行一列,第二个是1行n列 1 回复 相似问题请问下尺寸为什么要先reshape再transpose呢 717 0 3 老师,reshape(-1,1).reshape(1,-1)[0]不太明白 2610 0 1 关于fit_transform中的reshape(-1,1)问题 ...
[3,4,7,2,9,12];ra=roots(a)% 6a=[1,0,0,0,0,-1];ra=roots(a)% 7ra=[-3,-5,-8,-9];a=poly(ra);pa=poly2sym(a,'x')% 8用Laplace变换(脉冲输入u(s)=1)求输出y(s),得y=[1/(s^4+2*s^3+5*s^2+4*s+3)]u(s)=b(s...
reshape的参数必须是整数，你的N是浮点型。你可以这样：s_pc=reshape(s_pc,fix(N),16);