reshape(-1,1)这里的-1被理解为unspecified value，意思是未指定为给定的。如果我只需要特定的列数，行数多少我无所谓，我只需要指定列数，那么行数直接用-1代替就行了，计算机帮我们算赢有多少行，反之亦然。所以-1在这里应该可以理解为一个正整数通配符，它代替任何整数。
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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...
reshape(-1,1)转换成1列 reshape(-1,2)转化成两列 详解 numpy.reshape(a, newshape, order=’C’) 1. a:array_like,即要重新形成的数组。 newshape:int或tuple的整数。新的形状应该与原始形状兼容。如果是整数,则结果将是该长度的1-D数组。一个形状维度可以是-1。在这种情况下,从数组的长度和其余维度...
那么reshape(1,-1)呢?也就是直接变成了一行了。 那这个-1在这里要怎么理解呢? 跟进numpy库官网的介绍,这里的-1被理解为unspecified value,意思是未指定为给定的。如果我只需要特定的行数,列数多少我无所谓,我只需要指定行数,那么列数直接用-1代替就行了,计算机帮我们算赢有多少列,反之亦然。
使用reshape(-1,1)时，数据集会转化为一列。将数据导出至Excel，可以清晰地观察到数据被组织成单一列的布局。与此相反，使用reshape(1,-1)时，数据会以一行的形式呈现。那么，-1在这里又代表什么呢？根据numpy库的官方解释，-1被解释为一个未指定值(unspecified value)。当用户指定行数但未指定列...
最近在学习pytorch,其中看到了reshape(-1,1), reshape(2,-1) 等等诸如此类,不太理解什么意思,经查阅,-1代表n,由另外一个参数和张量里面值的个数共同决定。看代码: 定义一个四行三列的张量,此时-1代表12. …
总结而言，-1在reshape中代表张量的动态维度，可根据其他参数或张量本身的元素总数来自动计算。它确保重塑后的张量与原张量在元素总数上保持一致。具体使用时，-1的值取决于重塑操作的目标形状。若已知某维度的值，可通过指定此值来确定动态维度。反之，若已知目标形状中除动态维度外的其他维度，通过设置...
比如一个数组【1,2,3,4,5】 shape是(5,) reshape(-1,1)的结果是: [[1] [2] [3] [4] [5]] 是一个一行5行1列的二维数组,shape为(5,1) 让我们再来看看reshape(-1,2)呢:ValueError: cann