结论：reshape(-1,1)是将一维数据在行上变化，而reshape(1,-1)是将一维数据在列上变化。 这里-1是指未设定行数，程序随机分配，所以这里-1表示任一正整数所以reshape(-1,1)表示（任意行，1列） 如： e = np.array([1]) #只包含一个数据 f ...

使用数组的reshape方法，可以创建一个改变了尺寸的新数组，原数组的shape保持不变； >>> d = a.reshape((-1,1))>>> darray([[1], [2], [3], [4]]) 注意:a.reshape ...

shape是查看数据有多少行多少列reshape()是数组array中的方法，作用是将数据重新组织 1.shape 2.reshape() 是数组对象中的方法，用于改变数组的形状。 形状变化是基于数组元素不能改变的，变成的新形状中所包含的元素个数必须符合原来元素个数。如果数组 ...

最近在看SSD源码的时候，就一直不理解，在模型构建的时候如果使用Flatten或者是Merge层，那么整个数据的shape就发生了变化，那么还可以对应起来么（可能你不知道我在说什么）？后来不知怎么的， ...

reshape把指定的矩阵改变形状，但是元素个数不变， 例如，行向量：a = [1 2 3 4 5 6]执行下面语句把它变成3行2列：b = reshape(a,3,2)执行结果：b =1 42 53 6 若a=[1 2 34 5 67 8 9] 使用reshpe后想得到b ...

reshape 顾名思义，就是重塑，将一个矩阵重新变换 观察下面的例子： >> A= 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 3 >> B=reshape(A,2,4 ...

上篇文章中的reshape（-1,2），有的时候不明白为什么会有参数-1，可以通过查找文档中的reshape（）去理解这个问题 根据Numpy文档(https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated ...

reshape(行数，列数)常用来更改数据的行列数目 一般可用于numpy的array和ndarray, pandas的dataframe和series(series需要先用series.values把对象转化成ndarray结构) 那么问题来了reshape(-1,1)是什么 ...