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Python的reshape的用法：reshape(1,
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目录 numpy中reshape函数的三种常见相关用法 reshape(1,-1)转化成1行： reshape(2,-1)转换成两行： reshape(-1,1)转换成1列： reshape(-1,2)转化成两列 numpy中reshape函数的三种常见相关用法 numpy.arange(n).reshape(a, b) 依次生成n个自然数，并且以a行b列的数组形式显示 np.arange(16).reshape(2,8) #生成16个自然数，以2行8列的形式显示 # Out: # array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], # [ 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]]) mat (or array).reshape(c, -1) 必须是矩阵格式或者数组格式，才能使用 .reshape(c, -1) 函数， 表示将此矩阵或者数组重组，以 c行d列的形式表示 arr.shape # (a,b) arr.reshape(m,-1) #改变维度为m行、d列 （-1表示列数自动计算，d= a*b /m ） arr.reshape(-1,m) #改变维度为d行、m列 （-1表示行数自动计算，d= a*b /m ）-1的作用就在此: 自动计算d：d=数组或者矩阵里面所有的元素个数/c, d必须是整数，不然报错） （reshape(-1, m)即列数固定，行数需要计算） arr=np.arange(16).reshape(2,8) arr ''' out: array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]]) ''' arr.reshape(4,-1) #将arr变成4行的格式，列数自动计算的(c=4, d=16/4=4) ''' out: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]) ''' arr.reshape(8,-1) #将arr变成8行的格式，列数自动计算的(c=8, d=16/8=2) ''' out: array([[ 0, 1], [ 2, 3], [ 4, 5], [ 6, 7], [ 8, 9], [10, 11], [12, 13], [14, 15]]) ''' arr.reshape(10,-1) #将arr变成10行的格式，列数自动计算的(c=10, d=16/10=1.6 != Int) ''' out: ValueError: cannot reshape array of size 16 into shape (10,newaxis) ''' numpy.arange(a,b,c) 从 数字a起, 步长为c, 到b结束，生成arraynumpy.arange(a,b,c).reshape(m,n) ：将array的维度变为m 行 n列。 np.arange(1,12,2)#间隔2生成数组，范围在1到12之间 # Out: array([ 1, 3, 5, 7, 9, 11]) np.arange(1,12,2).reshape(3,2) ''' Out: array([[ 1, 3], [ 5, 7], [ 9, 11]]) ''' reshape(1,-1)转化成1行：
reshape(-1,2)转化成两列
本文参考了 Python的reshape(-1,1) 、Numpy中reshape函数、reshape(1,-1)的含义(浅显易懂，源码实例) 详内容可以参看reshape的官方文档：
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