np.reshape(-1)
时间: 2023-12-03 12:04:10 浏览: 35
np.reshape(-1)是numpy库中的一个函数,它可以将一个多维数组重新排列成一个新的形状。其中参数-1表示自动计算数组的维度大小,以保证数组中的所有元素都能够被重新排列。如果新的形状中只有一个维度是-1,那么numpy会自动计算出另一个维度的大小。如果新的形状中有多个维度是-1,那么numpy会抛出一个ValueError异常。
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 ]
np.reshape(-1, 2)
np.reshape(-1, 2)是一个numpy的函数调用,用于改变数组的形状。其中的参数-1表示根据数组的大小自动计算另一个维度的大小,而2表示目标数组每个子数组的大小为2。这个函数的作用是将原始数组按照每两个元素为一组重新排列,并生成一个新的数组。具体来说,它会将原始数组的元素按照行优先的顺序重新排列,并且每行有两个元素。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [numpy reshape](https://blog.csdn.net/ynkgyangxw/article/details/78464757)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [numpy.reshape( )用法总结](https://blog.csdn.net/qq_29373285/article/details/82753306)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [详解numpy.ndarray.reshape()函数的参数问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38562725/14840309)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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