numpy中的reshape中参数为-1

最新推荐文章于 2024-09-06 11:40:28 发布
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文章标签： python numpy reshape
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sjwzdh/article/details/102756054
本文详细解析了在使用numpy库时，如何正确理解和应用reshape(-1)函数。特别是在多维数组处理中，如何通过该函数调整数组形状，以适应不同场景的需求。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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-1给定的那个维度需要根据其他维度来推断，即根据数组中元素个数与其他维度的给定值推断，一维时reshape(-1)表示成为一行，而高于1维的情况下，需要将其他维度指定，不能存在2个以上-1维度。

sjwzdh
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reshape(-1)函数的理解（代码讲解）
G果的博客
08-13 3万+
假设z是一个3行4列的矩阵 z = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) reshape(-1,newshape)的理解 如果reshape的值有-1的话，那么Numpy会根据所给的新的shape的信息（newshape），自动计算补足shape缺的值 比如这里的z矩阵，shape=（3,4），一共有12个元素，如果需要构造2列的新矩阵（只知道新矩阵的列信息），newshape=2，也即是z.
np.reshape参数中的-1的含义
weixin_42503072的博客
04-08 3775
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数的维度计算出数组的另外一个shape属性值。 >>> z = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12],[13, 14, 15, 16]]) >>> z a...
【numpy库函数】reshape用法，包含-1这个参数
qq_37791134的博客
05-25 1万+
官方链接：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html#numpy-reshape numpy.reshape（重塑） 给数组一个新的形状而不改变其数据 numpy.reshape(a, newshape, order=’C’) 参数： a：array_like 要重...
【Numpy】reshape 的 -1 是什么意思
x66ccff
11-07 636
reshape的用法
python: numpy reshape中的-1含义
Justin01001的博客
09-10 3318
简单来说，-1是指reshape之后的array的新形状“面积”是与原始形状相同。-1就表示未知的长或者宽。 numpy 允许我们将新的形状参数之一指定为 -1（例如：(2,-1) 或 (-1,3) 但不是 (-1, -1)）。 它只是意味着它是一个未知的维度，我们希望 numpy 找出它。 numpy 将通过查看“数组的长度和剩余维度”并确保它满足上述标准来计算这一点。 举个例子： z = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8],
详解 NumPy reshape 中 newshape 参数 -1 的含义
最新发布
07-22
如果我们想将其 reshape 为一个三维数组，形状为 (3, -1, 2)，那么 NumPy 会自动计算 -1 所在维度的大小。由于原始数组有 12 个元素，而新形状中已知的维度大小为 3 和 2，因此 -1 所在维度的大小可以通过 12 / (3 ...
详解numpy.reshape中参数newshape出现-1的含义
12-22
在该函数中有一个用来指定数组新形状的参数newshape，该参数的取值可以为整数或整数构成的元组，在众多的取值情况中，存在一种特殊的情况：newshape取-1或(dim1,dim2,…,−1,…,dimn)(dim1,dim2,…,-1,…,dimn)(dim1...
Python3 Numpy的reshape函数参数-1的作用
AItrust的博客
03-24 1081
我们都知道 reshape 函数是改变矩阵形状用的。 但是怎么会出来个 -1 呢？ 其实可以理解为，这个就是表示 “无效/不管” 的意思。 比如设置其中一个维度为 -1，那就是说不管这个维度，我只根据另外一个维度的要求做 reshape。 来看例子： >>> import numpy as np >>> a = np.array([[1,2,3,4],[4,5,...
Numpy中reshape的用法
weixin_43597208的博客
09-06 2107
在不改变数据的情况下给数组一个新的形状。就是先将数组按给定索引顺序一维展开，然后按与展开时相同的索引顺序将展开的元素填充到新数组中；即等价于newshape : 整数或整数元组，用于指示新数组的形状，格式(行row，列col，… )。新的形状应该与原来的形状兼容，即元素个数必须相同。如果是一个整数，那么结果将是一个该长度的一维数组。形状的其中一个维度可以是 -1，在这种情况下，新形状的该维度值是由数组的长度和其余维度自动推断出来的。order: {‘C’, ‘F’, ‘A’}, 可选参数。
python reshape(-1、1)_【numpy库函数】reshape用法，包含-1这个参数
weixin_30916627的博客
01-14 900
官方链接：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html#numpy-reshapenumpy.reshape(重塑)给数组一个新的形状而不改变其数据numpy.reshape(a, newshape, order=’C’)参数：a：array_like要重新形成的数组。newshape：int或tup...
python numpy中的reshape(-1)、reshape(1，-1)、reshape(-1,1)
qq_40967086的博客
10-09 4156
python numpy中的reshape(-1)、reshape(1，-1)、reshape(-1,1)
Python Numpy中reshape函数参数-1的含义
u013344884的博客
07-27 3257
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数的维度计算出数组的另外一个shape属性值。 下面来举几个例子来理解一下： >>> z = np.array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12],[13, 14, 15, 16]]) ...
np.reshape里面的-1
weixin_41043240的博客
03-16 8586
作者：李彬 链接：https://www.zhihu.com/question/52684594/answer/157491724 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 根据Numpy文档(https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html#numpy-r...
Reshape()函数常常出现的“-1”
yang_zm的博客
07-14 3039
Reshape()函数中出现-1，意思就是，在这个函数中，若某一维度不定义大小则用“-1”，但是只能使用一次。 很好理解，对于一个已知的多维数组，你想改变它的形状，你可以选择直接根据已知元素数量确定好各个维度大小，这个-1无非是偷了个懒（个人理解，这个-1就是在不知元素个数时派上用场），当你确定好其它维度的硬性要求，计算机根据元素个数一除，就知道-1这个地方的值了。 import numpy as np x = np.array([[1, 2, 3], [4，5，6],
np.reshape(-1)、np.reshape(-1, 1)、np.reshape(1, -1)详解
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用途：中英文学习笔记，如有侵权，可评论留言，及时清理；学历：NUS计算机硕士；SYSU地球物理学士
04-15 1万+
np.reshape 规范 新的shape必须
numpy.reshape参数-1解释
风筝的专栏
05-31 980
numpy.reshape 官方文档给出的解释 值得注意的是，reshape给出参数newreshape可以传-1,官方文档解释，传-1表示剩下来的自动根据矩阵的规模和剩余维度进行计算 大意是说，数组新的shape属性应该要与原来的配套，如果等于-1的话，那么Numpy会根据剩下的维度计算出数组的另外一个shape属性值。 举个例子: z = np.arr...
np.reshape中-1详解
跑着跑着人就瘦了
01-28 1744
先生成一个倒序的数组 a = np.arange(12,0,-1) array([12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]) 当对数组reshape时代表改变数组的形状为一维、二维、三维、n维 1. 二维： 一个为确定的数，另一个为-1 a.reshape(2, -1) array([[12, 11, 10, 9, 8, 7], [ 6, 5, 4, 3, 2, 1]]) a.reshape(-1, 3) array([[12, 11,
numpy或pandas中reshape(-1)等用法
weixin_36670529的博客
05-12 1773
例： z = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]) z.shape (4, 4) 1.z.reshape(-1)或z.reshape(1,-1)将数组横向平铺 z.reshape(-1) array([ 1, 2, ...
numpy中reshape的参数有哪些
12-08
在NumPy中，`reshape`函数用于改变数组的形状。它是一个非常常用的函数，能够在不改变数组数据的情况下改变数组的形状。`reshape`函数的参数如下： 1. `a`：需要改变形状的数组。 2. `newshape`：新的形状，可以是一个整数或者整数元组。如果是整数，则结果是一个一维数组。如果是元组，则结果是一个多维数组。 3. `order`（可选）：指定读取数组元素的顺序。默认为'C'，表示以行优先（C-style）顺序读取；'F'表示以列优先（Fortran-style）顺序读取。 以下是一些示例： ```python import numpy as np # 创建一个一维数组 a = np.arange(12) print("原始数组：", a) # 改变形状为2行6列 b = np.reshape(a, (2, 6)) print("改变形状为2行6列：\n", b) # 改变形状为3行4列 c = np.reshape(a, (3, 4)) print("改变形状为3行4列：\n", c) # 改变形状为2行2行3列的三维数组 d = np.reshape(a, (2, 2, 3)) print("改变形状为2行2行3列的三维数组：\n", d) # 使用order参数 e = np.reshape(a, (2, 6), order='F') print("使用order='F'改变形状为2行6列：\n", e) ```
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