让我来解释一下： import numpy as npb = np.array(但是，np.reshape会抛出一个错误，因为正如这里所解释的(Numpy resize or Numpy reshape)，该函数被显式地用于处理相同的维度。
浏览 65提问于2019-09-27得票数 1
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X = reshape(X1, [768*1024 9]); X = np.zeros((768*1024, 9))
for i in range(768*1024
浏览 37提问于2018-06-29得票数 0
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获取异常Exception: Data must be 1-dimensional同样的代码也适用于其他人，但在我的情况下不行。贝娄是我的密码，请帮忙
from sklearn import linear_model
sns.jointplot(x=df['Hours'], y=df['Marks'], data=
浏览 1提问于2019-07-24得票数 4
ndarray.reshape或numpy.newaxis都可用于向数组添加新维度。它们似乎都创建了一个视图，使用其中一个而不是另一个有什么理由或优势吗？.])>>> c *= 2array([[ 2., 2., 2., 2.]])(1, 4)
>>> b
浏览 2提问于2015-02-08得票数 18
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在学习Python库时，我看到了数组reshape函数。a = [1,2,3]c = a + be = d.reshape((2,3))在上面的代码中，为什么reshape采用两个方括号e = d.reshape(2,3)
我在别的地方见过这个问题。
浏览 1提问于2020-06-28得票数 0
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我有一个三维3,3,3形状的numpy数组，我想在空间上从它周围的数组中填充2层值，这样它就变成了一个5,5,5数组。x = torch.from_numpy(np.arange(1,28,1).reshape(3,3,3))
y = torch.from_numpy(np.arange(28,55,1).reshape(3,3
浏览 4提问于2021-02-23得票数 1
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我有一个大小为(214,144)的数组。我需要它是(214,144,1)，有办法在Python中轻松地做到这一点吗？基本上尺寸应该是(天，时，站)。因为我只有一个站点的数据，所以这个维度是1。但是，如果我也能使代码足够灵活地工作在两个站点上，那就太棒了(例如，将维度大小从(428,288)更改为(214,144,2))，那就太棒了！
浏览 4提问于2016-09-10得票数 0
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我正在做清单中的练习8：
练习中说，数组是由代码a = np.arange(10).reshape(2, -1)给出的，然后，如果我们打印数组a，我们就会看到他是[[0, 1, 2, 3, 4], [5
浏览 11提问于2022-02-23得票数 -3
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我想知道numpy是否能自动提供第二个numpy，因为我不想每次计算，例如：a2 = np.reshape(a1,(3, a1.shape[0] * a1.shape[1] / 3))
但是，如果使用a2 = np.reshape(a1, (3, ))，则会显示错误：
浏览 2提问于2020-11-26得票数 2
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I have a numpy array (A) of shape = (100000, 28, 28)这在机器学习管道中非常常见我从来没有理解过reshape中'-1‘的含义。
一个确切的问题是，但没有可靠的解释。有什么答案吗？
浏览 8提问于2017-01-21得票数 12
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我们只需要移除第一个维度。我们如何用numpy来实现它呢？.]], dtype=float32)arr = np.arange(20, dtype=np.float32)new_arr = numpy.delete(matrix, matrix[:,0])看起来有点笨重。
浏览 2提问于2015-11-30得票数 19
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我有一个用"numpy.array()“转换成数组的28x28图像。但我使用"reshape()“或"transpose()”以各种方式将其保留在2d中，但没有成功，只是过度地扭曲了图像。train-labels.csv', delimiter=',',dtype=None,names=True)#try's to transform in a 2d array
numpy.arra
浏览 2提问于2018-02-26得票数 0
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嗨，我有一个长度为2800的列表平面，它包含28个变量中每个变量的100个结果:下面是两个变量的4个结果示例 0, 1, 2, 3][[0,1,2,3],
浏览 2提问于2016-02-16得票数 29
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我现在做的import numpy as np
_foo = np.reshape(foo[:len(foo)-len= 0:
_f
浏览 0提问于2018-03-07得票数 4
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在numpy中做这件事的最好方法是什么？(或者其他python包，但我假设numpy/scipy有适合我的东西。)我可以使用for循环，但我希望有更好的方法。谢谢!
浏览 2提问于2013-04-12得票数 1
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有没有好的方法来“扩展”一个numpy ndarray？假设我有一个这样的ndarray： [3 4]][[1 2 0 0 0]我知道肯定有一些暴力的方法来做到这一点(尝试了numpy.reshape，但不起作用：a = np.array([[1, 2], [3, 4]])Numpy
浏览 1提问于2012-10-01得票数 53
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这样我得到的结果是：然而，在执行np.max(B, axis=0)、np.max(B, axis=1)、np.max(B, axis=2)或np.max
浏览 6提问于2020-08-12得票数 2
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在下面的示例中，为什么x.reshape似乎不允许命名参数，而np.reshape中的命名参数可以正常工作？import numpy as npx.reshape( (np.prod(x.shape),1)) #works fine
x.reshape(newshape= (np.prod(x.shape),1)) #TypeError: 'newshape' is an invalid keyword argument for
浏览 41提问于2021-01-18得票数 0
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我正在尝试用元组(数组本身只有元组)填充一个numpy数组，我可以找到的...all是用0或1s填充数组，这样我就可以工作了，但这对我没有帮助。可以用元组垫吗？我得到了错误消息：import numpy as npa= [1 for x in range(9)]a = a.reshape(side_len,
浏览 1提问于2022-03-29得票数 0
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