array.reshape（-1， 1）表示什么意思

array.reshape(-1,1)的作用是将一个一维数组(array)转换成一个二维数组，其中第一个维度为自动推导出来的，第二个维度为1。这个 -1 表示该维度的大小是根据数组元素的个数以及其他维度的大小自动推导出来的。所以，该操作可以用于将一个多维数组展平成一维数组。

相关问题

np.array.reshape(-1)

引用中的错误提示意味着你的数据应该是一个二维数组，而不是一维数组。当你使用`np.array.reshape(-1)`时，-1表示未知的维度，这意味着你没有指定数组的形状。为了将一维数组转换为二维数组，你可以使用`np.array.reshape(-1, 1)`。这将把一维数组转换为一个列向量。所以，`np.array.reshape(-1, 1)`将会是解决这个问题的正确方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python中 .reshape 的用法：reshape(1,-1)](https://blog.csdn.net/qq_44391957/article/details/120090486)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

array.reshape(-1, 1)

### 回答1：
array.reshape(-1, 1) 的作用是将一个数组重新排列成一个列数为1的二维数组。其中参数 -1 表示行数由程序自动推导出来，以保证数组元素总数不变。这个操作常用于将一维数组转换为列向量，或者在某些机器学习算法中将输入数据的维度进行调整。

### 回答2：
array.reshape(-1, 1)是一种数组重塑的操作。这个操作可以使得原始数组变为一个只有一列的二维数组。

参数-1表示自动计算数组的行数。在这种情况下，reshape函数会根据原始数组的大小和列数计算出新的行数。而参数1表示新数组的列数，也就是1列。

这种操作主要用于需要将原始数组变为列向量的情况。例如，原始数组是一个n维数组，通过reshape(-1, 1)之后，就可以将该数组变为只有1列的二维数组，每一行对应原数组的一个元素。

通过这种重塑操作，可以方便地进行一些需要特定形状的计算。例如，在机器学习中，常常需要将特征向量整理成一列，以便用于训练模型。

总之，array.reshape(-1, 1)是一种用于重塑数组形状的操作，可以将原始数组变为只有1列的二维数组，方便进行一些特定形状要求的计算。

### 回答3：
array.reshape(-1, 1)是一个NumPy数组的方法，用于重新设置数组的形状。其中的-1表示自动计算数组的行数或列数，而1表示数组的列数为1。

通过reshape(-1, 1)，我们可以将一个一维数组转换为一个二维列向量。具体来说，如果原始数组有n个元素，那么reshape(-1, 1)将会得到一个n行1列的数组。

举个例子，假设我们有一个一维数组array，其内容为[1, 2, 3, 4, 5]，如果我们调用array.reshape(-1, 1)，将会得到一个二维数组：

[[1]
[2]
[3]
[4]
[5]]

可以看到，原始数组被重新排列为5行1列的形式。

这种重新设置数组形状的操作常用于数据处理和机器学习中。例如，在一些机器学习算法中，我们需要将输入数据转换为特定的形状，以便进行训练或预测。reshape(-1, 1)提供了一种方便的方式，可以快速将一维数组转换为列向量，使得数据满足算法的输入要求。

总之，array.reshape(-1, 1)是一种常用的NumPy数组操作，用于将一维数组重新排列为n行1列的二维数组形式。这个方法在数据处理和机器学习中有着广泛的应用。