numpy中reshape(-1,1)与reshape(1,-1)的作用详解

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 = e.reshape(1,-1) #改变形状,输出f之后发现它已经变成了二维数据

一维数据示例:

numpy中reshape(-1,1)与reshape(1,-1)的作用详解

多维数据示例:

numpy中reshape(-1,1)与reshape(1,-1)的作用详解

 

numpy中reshape(-1,1)与reshape(1,-1)的作用详解

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