Python的reshape(-1,3)的用法及引申

川长思鸟来 2023-09-28 17:26 116阅读 0赞

最近进行机器学习实战过程中，遇到了reshape函数的新用法，简单总结一下:

Numpy中reshape函数的三种常见相关用法
    
    reshape(1,-1)转化成1行，列需要计算：
    
    reshape(2,-1)转换成两行，列需要计算：
    
    reshape(-1,1)转换成1列，行需要计算：
    
    reshape(-1,2)转化成两列，行需要计算。

我们接下来通过例子来说明一下：

In [2]: import numpy as np
    In [3]: x=np.array([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]])
    In [4]: x
    Out[4]: 
    array([[[1, 2, 3],
            [4, 5, 6],
            [7, 8, 9]]])
    In [5]: x.shape
    Out[5]: (1, 3, 3)

我们定义一个三维数组，共计九个元素：  
首先第一个`reshape(1,-1)`：

In [6]: x.reshape((1,-1))
    Out[6]: array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])

我们不难理解，我们目的是把三维数组转换成二维数组，且行数为1，那么列数为：`9/1=9`

所以是一个`1*9`的数组。

同样的道理，我们看一下另外三个：

In [7]: x.reshape((3,-1))
    Out[7]: 
    array([[1, 2, 3],
           [4, 5, 6],
           [7, 8, 9]])
    In [8]: x.reshape((-1,1))
    Out[8]: 
    array([[1],
           [2],
           [3],
           [4],
           [5],
           [6],
           [7],
           [8],
           [9]])
    In [9]: x.reshape((-1,3))
    Out[9]: 
    array([[1, 2, 3],
           [4, 5, 6],
           [7, 8, 9]])

我们用（3，-1）和（-1，3）的原因很简单，因为2不能整除9.

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