Numpy中reshape的用法
目录
numpy中reshape函数的三种常见相关用法
reshape(n,-1),将数组转换成 n 行:
reshape(-1,n),将数组转换成 n 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 # Out: # array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], # [ 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]])
- mat (or array).reshape(c, -1) 必须是矩阵格式或者数组格式,才能使用 .reshape(c, -1) 函数, 表示将此矩阵或者数组重组,以 c行d列的形式表示
arr.shape # (a,b)arr.reshape(m,-1) #改变维度为m行、d列 (-1表示列数自动计算,d= a*b /m )arr.reshape(-1,m) #改变维度为d行、m列 (-1表示行数自动计算,d= a*b /m )
-1的作用就在此: 自动计算d:d=数组或者矩阵里面所有的元素个数/c, d必须是整数,不然报错)
(reshape(-1, m)即列数固定,行数需要计算)
arr=np.arange(16).reshape(2,8)
arr
'''
out:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]])
'''arr.reshape(4,-1) #将arr变成4行的格式,列数自动计算的(c=4, d=16/4=4)
'''
out:
array([[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11],[12, 13, 14, 15]])
'''
arr.reshape(8,-1) #将arr变成8行的格式,列数自动计算的(c=8, d=16/8=2)
'''
out:
array([[ 0, 1],[ 2, 3],[ 4, 5],[ 6, 7],[ 8, 9],[10, 11],[12, 13],[14, 15]])
'''
arr.reshape(10,-1) #将arr变成10行的格式,列数自动计算的(c=10, d=16/10=1.6 != Int)
'''
out:
ValueError: cannot reshape array of size 16 into shape (10,newaxis)
'''
- numpy.arange(a,b,c) 从 数字a起, 步长为c, 到b结束,生成array
- numpy.arange(a,b,c).reshape(m,n) :将array的维度变为m 行 n列。
np.arange(1,12,2)#间隔2生成数组,范围在1到12之间
# Out: array([ 1, 3, 5, 7, 9, 11])np.arange(1,12,2).reshape(3,2)
'''
Out:
array([[ 1, 3],[ 5, 7],[ 9, 11]])
'''
reshape(n,-1),将数组转换成 n 行:
reshape(-1,n),将数组转换成 n 列:
版权说明:本文内容转自@wamg潇潇,原文链接:Python的reshape的用法:reshape(1,-1)_冷月无声的博客-CSDN博客_python reshape
Numpy中reshape的用法相关推荐
- Numpy中reshape函数、reshape(1,-1)的含义(浅显易懂,源码实例)
本文详细介绍numpy中reshape函数的三种常见相关用法. 一般用法: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: In [1] ...
- python中 .reshape 的用法:reshape(1,-1)
1.numpy中reshape函数的几种常见相关用法 reshape(1,-1)转化成1行: reshape(2,-1)转换成两行: reshape(-1,1)转换成1列: reshape(-1,2) ...
- python中reshape的用法
python中reshape的用法 reshape函数的使用: #reshape()是数组对象中的方法,用于改变数组的形状 arr = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] import numpy ...
- numpy中reshape方法详解
numpy中reshape方法详解_zhanggonglalala的博客-CSDN博客_reshape
- numpy 中shape的用法
numpy 中shape的用法 返回各个维度的维数. >>> import numpy as np >>> y = np.array([[1,2,3],[4,5,6 ...
- pythonreshape函数三个参数_Python Numpy中reshape函数参数-1的含义
python numpy中reshape函数参数-1的含义,新数组的shape属性应该要与原来数组的一致,即新数组元素数量与原数组元素数量要相等.一个参数为-1时,那么reshape函数会根据另一个参 ...
- python3 nonzero_浅谈python numpy中nonzero()的用法
nonzero函数返回非零元素的目录. 返回值为元组, 两个值分别为两个维度, 包含了相应维度上非零元素的目录值. import numpy as np A = np.mat([[0,1,2,3,4, ...
- Numpy中 arange() 的用法
1. 概述 Numpy 中 arange() 主要是用于生成数组,具体用法如下: 2. arange() 2.1 语法 numpy.arange(start, stop, step, dtype = ...
- matlab中reshape的用法,reshape2 函数 reshape 的用法
函数 reshape 的用法 请我在MATLAB编程中遇到了一个问题,函数reshape的用法我就是没有弄B = reshape(A,m,n) 返回一个m*n的矩阵B, B中元素是按列从A中得到的.如 ...
最新文章
- 如何使用Rebase以及bind来重定位和绑定dll
- 几个视频中行为识别的底层特征及代码
- 找不到请求的 .Net Framework 数据提供程序。可能没有安装
- 【数学建模】【APIO2015】Palembang Bridges
- 还在懵懂状态?给处于初/中级阶段的数据分析师的两三点建议
- XNA2.0 API --- ViewPort.Unproject出错啦
- 前端学习(1394):多人管理项目14多人加密使用
- 国内电影发行公司简介
- linux网页打开慢的解决方法,腾讯所有网页打开很慢的解决方案
- HTML5期末大作业:售票网站设计——票务网站整套模板(24个页面) HTML+CSS+JavaScript
- 小游戏开发指南及过程中的难点问题
- BitComet for Mac(高效好用的BT下载客户端)
- activiti学习(二十一)——流程虚拟机源码分析(三)——从进入到离开userTask
- 【人工智能】Rutgers大学熊辉教授:《易经》如何指导我们做人工智能;这里有一篇深度强化学习劝退文
- 为什么HDFS中的块如此之大?
- Show-Doc让你能在公司装一波的接口文档搭建全流程
- 表索引的定义、创建和使用
- ZAB、Raft协议简述
- 如何获取iOS 设备的 UDID
- 因怀疑对话系统变成人而被带薪休假,我亲自看了看。