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...
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(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?我们来尝试一下: 使用reshape(-1,1) 在使用...
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。
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。
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
【数据分析】reshape(-1,1)和numpy的广播机制,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ar
python中函数 reshape(-1,1) reshape(行数,列数)常用来更改数据的行列数目 一般可用于numpy的array和ndarray, pandas的dataframe和series(series需要先用series.values把对象转化成ndarray结构) 那么问题来了reshape(-1,1)是什么意思呢?难道有-1行? 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...
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。
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。 reshape(-1,1)这里的-1被理解为unspecifi...