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。 所以-1在这里...
python 编程之reshape(-1)是什么意思 疑惑 在编程的时候经常会遇到reshape(1,-1),这个-1究竟是什么意思? 解惑 reshape()是改变维数,而不改变数据; 例如,这里有16个苹果,我可以摆成4*4(4行4列的形状,也就是维度); 我也可以reshape重新改变维度,改成2*8的,但是苹果还是16个; 当然,如果我不想计算的话,...
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...
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In particular, ashapeof[-1]flattens into 1-D. At most one component ofshapecan be -1 中文释意为:如果shape参数中包含特殊值-1,维度的尺寸在数组总大小保持不变的基础上进行计算。特殊的,如果shape参数为【-1】,即将该数组打平。 打平很好理解,即无论该数组形状是什么样的,统一变为一维。打平顺序...
-1就是矩阵转换后根本不清楚最终要被转换成多少行，但是知道其他的信息。这是手写数字识别中初始化的...
reshape(-1,1)代表将二维数组重整为一个一列的二维数组 reshape(1,-1)代表将二维数组重整为一个一行的二维数组 reshape(-1,n)代表将二维数组重整为n列的二维数组 reshape(n,-1)代表将二维数组重整为n行的二维数组 代码: import numpy as np x=np.array([[1,2,3],[2,3,5],[11,15,17],[58,2,...
根据tensorflow官方文档的说明，如果shape参数中包含“-1”，则该维度的大小会自动计算，以确保最终数组的总大小保持不变。具体来说，如果shape参数设置为“-1”，则数组将会被扁平化为一维。直观理解，无论原始数组的形状如何，使用“-1”作为shape参数将导致数组变为一维数组，且数据的排列顺序默认为先行...
reshape就是对矩阵的shape重新排列。比如 m.reshape(3, 2) [[1 2] [3 5] [6 7]]我们就将...