reshape中的-1

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numpy中的reshape中参数为-1

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/numpy.reshape.html#numpy-reshape)的解释: newshape : int or tuple of ints The new shape should be compatible with the original…

Py中reshape中的-1表示什么【转载】

转自:https://blog.csdn.net/weixin_39449570/article/details/78619196 1.新数组的shape属性应该要与原来数组的一致,即新数组元素数量与原数组元素数量要相等.一个参数为-1时,那么reshape函数会根据另一个参数的维度计算出数组的另外一个shape属性值. >>> z = np.array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12],[13, 14, 15, 16]]) >&…

>>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) >>> np.reshape(a, (3,-1)) # the unspecified value is inferred to be 2 array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) -1表示我懒得计算该填什么数字,由python通过a和其他的值3推测出来. # 下面是两张2*3大小的照片(不知道有几张照片用-1代替),如何把所有二维照片给摊平成一维 >>>…

从零开始山寨Caffe·玖：BlobFlow

听说Google出了TensorFlow,那么Caffe应该叫什么? ——BlobFlow 神经网络时代的传播数据结构我的代码我最早手写神经网络的时候,Flow结构是这样的: struct Data { vector<double> feature; int y; Data(vector<double> feature,int y):feature(feature),y(y) {} }; vector<double> u_i,v_i,u_j,v_j; 很简陋的结构,…

Dictionary Learning(字典学习、稀疏表示以及其他)

第一部分字典学习以及稀疏表示的概要字典学习(Dictionary Learning)和稀疏表示(Sparse Representation)在学术界的正式称谓应该是稀疏字典学习(Sparse Dictionary Learning).该算法理论包含两个阶段:字典构建阶段(Dictionary Generate)和利用字典(稀疏的)表示样本阶段(Sparse coding with a precomputed dictionary).这两个阶段(如下图)的每个阶段都有许多不同算法可供选择,每种…

《利用python进行数据分析》读书笔记--第四章 numpy基础：数组和矢量计算

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等高效的描…

NumPy基础练习（练一遍搞定NumPy）

import numpy as np import pandas as pd from numpy import random from numpy.random import randn #######生成矩阵################ # #将列表放入Numpy数组 # data=[2,3,4,5] # arr=np.array(data) # print(arr) # #创建二维矩阵 # data=[[1,2,3],[7,8,9]] # arr=np.array(data) # pr…