結論：reshape(-1,1)是將一維數據在行上變化，而reshape(1,-1)是將一維數據在列上變化。 這里-1是指未設定行數，程序隨機分配，所以這里-1表示任一正整數所以reshape(-1,1)表示（任意行，1列） 如： e = np.array([1]) #只包含一個數據 f ...

使用數組的reshape方法，可以創建一個改變了尺寸的新數組，原數組的shape保持不變； >>> d = a.reshape((-1,1))>>> darray([[1], [2], [3], [4]]) 注意:a.reshape ...

shape是查看數據有多少行多少列reshape()是數組array中的方法，作用是將數據重新組織 1.shape 2.reshape() 是數組對象中的方法，用於改變數組的形狀。 形狀變化是基於數組元素不能改變的，變成的新形狀中所包含的元素個數必須符合原來元素個數。如果數組 ...

最近在看SSD源碼的時候，就一直不理解，在模型構建的時候如果使用Flatten或者是Merge層，那么整個數據的shape就發生了變化，那么還可以對應起來么（可能你不知道我在說什么）？后來不知怎么的， ...

reshape把指定的矩陣改變形狀，但是元素個數不變， 例如，行向量：a = [1 2 3 4 5 6]執行下面語句把它變成3行2列：b = reshape(a,3,2)執行結果：b =1 42 53 6 若a=[1 2 34 5 67 8 9] 使用reshpe后想得到b ...

reshape 顧名思義，就是重塑，將一個矩陣重新變換 觀察下面的例子： >> 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），有的時候不明白為什么會有參數-1，可以通過查找文檔中的reshape（）去理解這個問題 根據Numpy文檔(https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated ...

reshape(行數，列數)常用來更改數據的行列數目 一般可用於numpy的array和ndarray, pandas的dataframe和series(series需要先用series.values把對象轉化成ndarray結構) 那么問題來了reshape(-1,1)是什么 ...