array.reshape([2, -1]
时间: 2023-05-31 10:19:07 浏览: 134
### 回答1:
array.reshape([2, -1])是Numpy中的一个函数,用于将一个数组按照指定的维度重新排列。其中,第一个参数[2,-1]表示将原数组reshape成一个2行的数组,而列数则由函数自动计算得出。
在reshape函数中,-1的含义是将由函数自动计算的维度放在这个位置上。具体地说,如果原数组有n个元素要被reshape,那么在计算新数组维度时,-1的位置上应该填写n除以其他已知维度的乘积,以保证整个数组的元素个数不变。
举个例子,如果一个一维数组a有6个元素,现在我们想将它reshape为一个二维数组,其中第一维长度为2,而第二维的长度则由函数自动计算得出,代码如下:
```
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6])
b = a.reshape([2, -1])
print(b)
```
输出结果如下:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
```
这里参数[2,-1]中,-1的位置就填写了6/2=3。因此,原一维数组被成功地变换成了一个2行3列的二维数组。
### 回答2:
array.reshape([2, -1])是numpy库中的一个函数,主要用于改变数组的形状(即维度),其中参数[2, -1]表示改变后的数组应该有2行,而列数因为使用了-1,所以由函数自动计算得出。
这个函数的实际操作是将原数组按照新的形状重新排列,如果新形状数组中某个元素为-1,那么该轴的维度将会自动计算以匹配原数组维度的总长度。这种方法在不知道该轴的大小或者想要让函数自动计算的情况下很有用。
这个函数的用法非常广泛,它可以用于数字图像处理、矩阵运算、图形识别等方面,因为在这些应用中,我们经常会需要改变数组的形状以满足算法的需求。例如,当我们需要对一个图像进行卷积操作时,需要将图像转化为一个矩阵,这时候就可以使用reshape函数将二维图像数组转化为一个一维的数组。
此外,在使用reshape函数时,需要注意的是,原数组和新数组的元素总数必须相等,否则会出现ValueError: total size of new array must be unchanged错误。因此,在改变数组形状时,可以使用-1这个特殊的值作为参数,让函数自动计算某个维度,以确保新数组的元素总数可以与原数组相等。
总之,array.reshape([2, -1])这个函数非常实用,并且使用起来相当简单。它可以用于各种不同的应用领域,让程序员更加容易地处理大型数组数据,并且可以方便地进行各种数学计算和数据分析。
### 回答3:
array.reshape([2, -1])是numpy中的一种数组重塑的操作,其中的参数[2, -1]代表要将原始数组进行重塑的形状。具体来说,其中的参数2表示要将原数组重塑为包含2行的新的二维数组;而参数-1则代表该位置的数字由系统自动计算得出,以便自动为新数组计算出合适的列数。
实际上,在执行该操作时,numpy会自动根据给定的参数计算出新数组的总元素个数,然后根据总元素个数和已知行数来计算出新数组的合适列数,因此在运行之后,返回的新数组的shape属性为(2, n),其中n为根据原有数组的元素个数和行数计算得出的列数。
需要注意的是,当数组进行重塑时,如果原数组的元素个数无法整除新数组的总元素个数,那么将会触发ValueError异常。