numpy.reshape(-1,1)如何使用

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數(shù)組新的shape屬性應(yīng)該要與原來(lái)的配套，如果等于-1的話，那么Numpy會(huì)根據(jù)剩下的維度計(jì)算出數(shù)組的另外一個(gè)shape屬性值。

舉個(gè)例子：

x = np.array([[2, 0], [1, 1], [2, 3]])

指定新數(shù)組行為3，列為,2，則：

y = x.reshape(3,2)
 
y
Out[43]: 
array([[2, 0],
       [1, 1],
       [2, 3]])

指定新數(shù)組列為1，則：

y = x.reshape(-1,1)
 
y
Out[34]: 
array([[2],
       [0],
       [1],
       [1],
       [2],
       [3]])

指定新數(shù)組列為2，則：

y = x.reshape(-1,2)
 
y
Out[37]: 
array([[2, 0],
       [1, 1],
       [2, 3]])

指定新數(shù)組行為1，則：

y = x.reshape(1,-1)
 
y
Out[39]: array([[2, 0, 1, 1, 2, 3]])

指定新數(shù)組行為2，則：

y = x.reshape(2,-1)
 
y
Out[41]: 
array([[2, 0, 1],
       [1, 2, 3]])

numpy中reshape(-1,1)與reshape(1,-1)的作用

如果你的數(shù)據(jù)只有一個(gè)特征，可以用reshape(-1,1)改變你的數(shù)據(jù)形狀；或者如果你的數(shù)據(jù)只包含一個(gè)樣本，可以使用reshape(1,-1)來(lái)改變。

e = np.array([1]) #只包含一個(gè)數(shù)據(jù)
f = e.reshape(1,-1) #改變形狀，輸出f之后發(fā)現(xiàn)它已經(jīng)變成了二維數(shù)據(jù)

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #是兩行三列的數(shù)據(jù)，二維
b = np.array([1,2])    #是一維數(shù)據(jù)
c = b.reshape(-1,1)    #c已經(jīng)變成了二維數(shù)據(jù)，變成了兩行一列
d = b.reshape(1,-1)    #d變成了一行兩列的數(shù)據(jù)，
print('b.shape is {0}'.format(b.shape))
print(b)
print('c.shape is {0}'.format(c.shape))
print(c)
print('d.shape is {0},d array is {1}'.format(d.shape,d))

可以發(fā)現(xiàn)reshape(-1,1)是將一維數(shù)據(jù)在行上變化，而reshape(1,-1)是將一維數(shù)據(jù)在列上變化

以上就是關(guān)于“numpy.reshape(-1,1)如何使用”這篇文章的內(nèi)容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內(nèi)容對(duì)大家有幫助，若想了解更多相關(guān)的知識(shí)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。