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 va
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...
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...
1.当原始数组A[4,6]为二维数组,代表4行6列。 A.reshape(-1,8):表示将数组转换成8列的数组,具体多少行我们不知道,所以参数设为-1。用我们的数学可以计算出是3行8列 2.当原始数组A[4,6]为二维数组,代表4行6列。 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...
在一次reshape操作中,只能使用一个-1参数。 使用-1参数时,数组的总元素数必须能被其他指定维度的乘积整除。 importnumpyasnp# 创建一个有10个元素的一维数组arr=np.arange(1,11)print("Original array from numpyarray.com:",arr)try:# 尝试将10个元素重塑为3行的数组(这是不可能的)reshaped_arr=arr.reshap...
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...
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((-1))的意思 reshape((-1))的意思 在Python的NumPy和PyTorch等科学计算库中，reshape方法用于改变数组或张量的形状。当参数设置为(-1)时，其核心功能是将任意维度的数据压缩成一维数组。这种操作的本质是重新排列元素而不改变数据总量，且要求原始元素数量必须能被新形状整除。参数中的-1代表自动计算维度。
reshape 没有order=“K”，这与 ravel 有不同。很多情况下，只要一个 view ，用reshape(-1)要比 ...