np.arange.reshape
时间: 2023-08-22 20:11:26 浏览: 92
前端开源库-reshape
np.arange.reshape是一个错误的语法。正确的语法应该是arr.reshape(),其中arr是一个NumPy数组。arr.reshape()用于改变数组的形状。可以通过指定行数和列数来改变数组的形状,也可以通过指定一个维度为-1来自动计算另一个维度的大小。例如,arr.reshape(4,-1)将arr变成4行的格式,列数自动计算;arr.reshape(8,-1)将arr变成8行的格式,列数自动计算。但是,如果指定的形状无法满足数组的大小要求,将会引发ValueError错误。例如,arr.reshape(10,-1)将无法将arr的大小为16的数组变成10行的格式。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [numpy函数:arange(),reshape()用法,](https://blog.csdn.net/chinacmt/article/details/78548420)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [numpy Reshape 用法](https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/88218457)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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