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...
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...
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...
为了进一步理解-1的用途，我们可以使用数据来实际验证。当使用reshape(-1,1)时，数据集被重塑为一列，而使用reshape(1,-1)时，数据则以一行形式呈现。-1在这里充当了一个通配符，代表任何可能的正整数值，具体数值由计算机根据实际需求自动计算。通过上述实例和解释，我们可以得出结论，reshape(1,-1)和...
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)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,...
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的reshape的用法：reshape（1,-1）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...
reshape(2,-1)转换成两行: reshape(-1,1)转换成1列: reshape(-1,2)转化成两列 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 np.arange(16).reshape(2,8)#生成16个自然数,以2行8列的形式显示 ...