Python的reshape的用法：reshape(1,-1)

目錄

numpy中reshape函數的三種常見相關用法

reshape(1,-1)轉化成1行：

reshape(2,-1)轉換成兩行：

reshape(-1,1)轉換成1列：

reshape(-1,2)轉化成兩列

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numpy中reshape函數的三種常見相關用法

• numpy.arange(n).reshape(a, b)    依次生成n個自然數，並且以a行b列的數組形式顯示

1.  
   np.arange( 16).reshape(2,8) #生成16個自然數，以2行8列的形式顯示
2.  
   # Out:
3.  
   # array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
4.  
   # [ 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]])

• mat (or array).reshape(c, -1)     必須是矩陣格式或者數組格式，才能使用 .reshape(c, -1) 函數， 表示將此矩陣或者數組重組，以 c行d列的形式表示

1.  
   reshape(m, -1) #改變維度為m行、1列
2.  
   reshape( -1,m) #改變維度為1行、m列

-1的作用就在此: 自動計算d：d=數組或者矩陣里面所有的元素個數/c, d必須是整數，不然報錯）

（reshape(-1, m)即列數固定，行數需要計算）

1.  
   arr=np.arange( 16).reshape(2,8)
2.  
   arr
3.  
   '''
4.  
   out:
5.  
   array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
6.  
   [ 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]])
7.  
   '''
8.  
    
9.  
   arr.reshape( 4,-1) #將arr變成4行的格式，列數自動計算的(c=4, d=16/4=4)
10.  
    '''
11.  
    out:
12.  
    array([[ 0, 1, 2, 3],
13.  
    [ 4, 5, 6, 7],
14.  
    [ 8, 9, 10, 11],
15.  
    [12, 13, 14, 15]])
16.  
    '''
17.  
    arr.reshape( 8,-1) #將arr變成8行的格式，列數自動計算的(c=8, d=16/8=2)
18.  
    '''
19.  
    out:
20.  
    array([[ 0, 1],
21.  
    [ 2, 3],
22.  
    [ 4, 5],
23.  
    [ 6, 7],
24.  
    [ 8, 9],
25.  
    [10, 11],
26.  
    [12, 13],
27.  
    [14, 15]])
28.  
    '''
29.  
    arr.reshape( 10,-1) #將arr變成10行的格式，列數自動計算的(c=10, d=16/10=1.6 != Int)
30.  
    '''
31.  
    out:
32.  
    ValueError: cannot reshape array of size 16 into shape (10,newaxis)
33.  
    '''

• numpy.arange(a,b,c)    從 數字a起, 步長為c, 到b結束，生成array
• numpy.arange(a,b,c).reshape(m,n)  ：將array的維度變為m 行 n列。

1.  
   np.arange( 1,12,2)#間隔2生成數組，范圍在1到12之間
2.  
   # Out: array([ 1, 3, 5, 7, 9, 11])
3.  
    
4.  
   np.arange( 1,12,2).reshape(3,2)
5.  
   '''
6.  
   Out:
7.  
   array([[ 1, 3],
8.  
   [ 5, 7],
9.  
   [ 9, 11]])
10.  
    '''

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reshape(1,-1)轉化成1行：

reshape(2,-1)轉換成兩行：

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reshape(-1,1)轉換成1列：

 

reshape(-1,2)轉化成兩列

 

  本文參考了 Python的reshape(-1,1)    、Numpy中reshape函數、reshape(1,-1)的含義(淺顯易懂，源碼實例)

詳內容可以參看reshape的官方文檔：

鏈接：https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/90112000