把一个n*1的np.array转换成1*n的,怎么做?
时间: 2023-12-31 07:05:40 浏览: 25
可以使用`np.reshape()`函数将n*1的np.array转换成1*n的形式,示例如下:
```python
import numpy as np
# 创建一个n*1的np.array
arr = np.array([[1], [2], [3]])
# 使用np.reshape()函数将其转换成1*n的形式
new_arr = np.reshape(arr, (1, -1))
print(new_arr)
```
输出结果为:
```
[[1 2 3]]
```
其中,`np.reshape()`函数中的第一个参数为要转换的np.array,第二个参数为转换后的形状,其中-1表示该维度的大小由函数自动计算得出。因此,`(1, -1)`表示转换后的np.array为1行、自动计算得出的列数。
相关问题
X = np.array(data[:-1]).reshape(-1, data.shape[1] * data.shape[2]) y = np.array(data[-1]).ravel()
这段代码是用来将三维的数据转换成二维的数据,并将最后一个样本作为标签。
具体来说,假设原始数据为一个三维数组,形状为 (m, n, p),其中 m 表示样本数,n 表示每个样本的行数,p 表示每个样本的列数。那么首先通过 `data[:-1]` 取出前面 m-1 个样本,然后通过 `reshape` 将这些样本展平成二维数组,形状为 (m-1, n * p)。这里使用了 `-1` 表示自动计算该维度的大小。
接着,通过 `data[-1]` 取出最后一个样本,然后通过 `ravel` 将其展平成一维数组,形状为 (n * p,)。这个一维数组就是最终的标签。
这样做的目的是将三维的数据转换成二维的数据,方便用于机器学习算法的输入。同时,将最后一个样本作为标签也是为了方便,因为在时间序列预测问题中,我们通常需要预测下一个时刻的值,因此将最后一个样本作为标签是比较自然的选择。
poly = ((np.array(line['points']) - (crop_x, crop_y)) * scale).tolist()
这是一个关于 Python 中 numpy 库的使用的问题,其中 line['points'] 是一个包含坐标点的列表,crop_x 和 crop_y 是需要减去的偏移量,scale 是需要乘上的比例因子,np.array() 将列表转换为 numpy 数组,* scale 对数组进行缩放,- (crop_x, crop_y) 对数组进行平移,最后使用 tolist() 方法将数组转换为列表。